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機器學習常見問題

監督學習和非監督學習之間有什麼區別？

監督學習使用標記數據訓練模型進行預測或分類，而非監督學習在無標記數據中查找模式進行集群或降維。

機器學習需要多少數據？

所需數據量取決於問題的複雜性和所選算法。一般來說，更復雜的問題和模型需要更大的數據集。

一些常見的機器學習算法有哪些？

一些常見算法包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機和神經網絡。

如何處理機器學習中的過擬合問題？

過擬合可以通過在模型訓練期間使用交叉驗證、正則化、丟棄和提前停止等技術來緩解。

特徵選擇在機器學習中扮演什麼角色？

特徵選擇有助於確定給定問題中最相關的特徵，從而提高模型性能、減少復雜性並增強解釋性。

機器學習可以用於時間序列預測嗎？

是的，像循環神經網絡（RNN）、長短期記憶（LSTM）網絡和自回歸模型這樣的機器學習技術通常用於時間序列預測。