机器学习是否依赖于数据的质量？
机器学习是一种基于数据的学习方法，其依赖于数据的质量。数据质量包括数据的准确性、完整性、一致性、可用性和时效性等方面。如果数据质量不高，可能会导致机器学习模型的性能下降，甚至无法得到有效的结果。因此，在使用机器学习时，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tms
- 腾讯云数据处理：https://cloud.tencent.com/product/data
- 腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iot
- 腾讯云区块链：https://cloud.tencent.com/product/tbaa
- 腾讯云智能客服：https://cloud.tencent.com/product/tbp
相关·内容
2回答
作为硕士论文的一部分，我用机器学习的方法对数据进行了预测，但目前还没有论文。该主题是一个回归问题，已经对几种机器学习方法进行了测试：SVR, RandomForestRegressor, GradientBoosting, DecisionTrees, Artificial Neural Networks, LSTMs, K-NearestNeighbors。
已经证明，所有的方法都可以取得有益的结果。哪种方法是最好的，在很大程度上取决于参数配置。
要测试任何方法的任何参数配置都需要做太多的工作。此外，我认为显示数十幅关于参数优化测试的图表将是毫无意义的，因为它们也严重依赖于各自的数据集。
那
浏览 0提问于2018-02-05得票数 3
回答已采纳
2回答
这是我第一次使用蓝色机器学习..。
当我使用相同的训练数据和测试数据训练了两个模型时，当涉及到评估模型时，它会出现误差。
所有的模型都必须有相同的学习者类型。
你知道什么是“学习者类型”的机器学习模式，以及如何告诉学习者类型的模式？
下面是我在蓝色机器学习方面的基本实践的截图：
浏览 3提问于2016-04-21得票数 0
回答已采纳
1回答
我有表格数据集每一行代表曲线，所以目标是过滤出不遵循Sigmoid函数的曲线。很明显，首先我可以给曲线贴上标签。
我的问题是机器学习(分类，LSTM )是否适用于这里，还是优于传统的编码解决方案？
浏览 0提问于2021-11-02得票数 1
1回答
我想知道是否有任何使用机器学习的算法可以对给定质量和其他特征的特定图像集进行排名，使用成对比较，如学习排名算法(RankNet，LambdaRank和LambdaMART)，以及这些LTR算法是否也可以用于图像排名，以及任何好的来源来找到实现级别的解释。
浏览 16提问于2019-05-17得票数 1
1回答
我最近看了一段视频，解释说对于深度学习，如果你添加更多的数据，你不需要那么多的正则化，这在某种程度上是有意义的。
话虽如此，这句话适用于像随机森林这样的“正常”机器学习算法吗？如果是这样的话，当搜索算法的最佳超参数时，理论上你应该有尽可能多的数据作为输入数据集(当然，进一步划分为交叉验证集等)，而不仅仅是一个样本。这当然意味着更长的训练时间，因为对于每个超参数组合，你都有X个交叉验证集需要训练等等。
因此，基本上，是否可以假设为适当大小的数据集样本找到的参数是用于整个数据集的“最佳”参数，不是吗？
浏览 15提问于2017-02-01得票数 0
回答已采纳
3回答
我正在学习Andrew NG的机器学习课程。我还处于初级阶段。他在课堂上用他的房价预测例子教授监督学习。
是否可以预测在为机器学习程序提供“正确”值的数据集后接下来将生成的RSA令牌？我们可以使用监督学习来让程序学习算法吗？
浏览 6提问于2012-09-08得票数 5
回答已采纳
2回答
我参与了一个机器学习项目，在那里我们处理了相对较小的数据集。我注意到，我们试图提高性能的方式基本上是尝试了一堆不同的模型，不同的超参数，尝试了一系列不同的特性等等。基本上，我们似乎相当随意地处理这个问题，我们的任何尝试都没有真正的理论依据。这让我失望了很多，让我思考如果这是机器学习工程师在实践中所做的事情。
人们是否发现这是相当普遍的？你怎么能用一种非随机的方法来解决机器学习问题呢？
浏览 0提问于2021-03-11得票数 7
1回答
这是我的问题描述：
“根据”家庭收入和财富调查“，我们需要找出收入和支出最高的10%家庭，但我们知道，这些收集到的数据由于许多错报而不可靠，尽管有这些错报，但我们在数据集中有一些确实可靠的特征，但这些特征只是每个家庭财富信息的一小部分。”
不可靠的数据意味着家庭向政府撒谎。这些家庭为了不公平地获得更多的政府服务而歪曲他们的收入和财富。因此，原始数据中的这些欺骗性陈述将导致不正确的结果和模式。
现在，我有以下问题：
我们应该如何处理数据科学中不可靠的数据？
有没有办法找出这些错误陈述，然后用机器学习算法报告最富有的10%的人？-How，我们能在这项研究中评估我们的错误吗？既然我们有未标记
浏览 3提问于2015-06-23得票数 1
2回答
我研究机器学习和生物信息学已经有一段时间了，今天我和一位同事就数据挖掘的主要问题进行了交谈。
我的同事(他是一位机器学习专家)说，在他看来，机器学习最重要的实际方面是如何理解你是否收集了足够的数据来训练你的机器学习模型。
这句话让我吃惊，因为我从来没有这么重视过这方面.
然后我在互联网上寻找更多的信息，我发现这篇关于FastML.com报告的文章是经验法则，你需要的数据实例大约是现有特性的10倍。
两个问题：
这个问题在机器学习中真的特别重要吗？
2- 10倍规则有效吗？这一主题还有其他相关来源吗？
浏览 0提问于2017-06-26得票数 16
1回答
我正在使用机器学习来解释我的手机的传感器信号。当我使用一个特定的手机(三星)，我得到了准确的结果。然而，当我使用另一部手机(华为)时，结果似乎是不同的。
这是因为这些手机的配置不同吗？他们是否对同一类型(例如加速度计)使用不同的传感器？
如果他们是不同的，我能做些什么来弥补差异。比如说，我用三星的数据训练了我的算法，我能做些什么才能让这个算法仍然能准确地应用于华为手机呢？
浏览 2提问于2018-01-16得票数 0
回答已采纳
2回答
是否有一组机器学习算法不需要训练，如果一组有标记和未标记的数据立即给出答案，就直接给出答案？
跳过模型的显式训练是否可以在有监督或无监督的机器学习算法中跳过？我不是说要使用经过训练的模型。
浏览 0提问于2018-05-13得票数 2
1回答
我正在为我的暑期实习做一个机器学习项目，希望有人能帮忙。我是新领域的ML和仍然在学习，所以请容忍我的尝试，以一个解释。
给我输入多个生物反应器(20)的连续数值数据(x值/特征)，包括PH、搅拌速率、葡萄糖水平等。每个生物反应器的数据间隔30分钟，收集11天。这产生了大约500-600行数据，每个生物反应器。每个生物反应器只有一个对应的输出(y值)来代表产品质量(最终效价)。所以每个生物反应器只有一行作为输出，总共有20行。
如何训练输入和输出关系为多对一的ML模型？换句话说，如何用连续11天的数据训练我的模型来预测每个生物反应器的产品质量？任何与此相关的资源都会很有帮助！
浏览 0提问于2021-06-18得票数 0
我知道我们拥有的数据越多，我们的模型就越可靠。我还了解到，机器学习模型的参数越多，所需的训练数据就越多。例如，深度神经网络需要比线性回归或支持向量机更多的数据。
机器学习在文本和图像中的成功应用需要数百万的数据点。我阅读此尝试(链接)时，使用了5000引号的数据集来生成新的引号。提交人曾多次尝试失败，直到他意识到他的数据集太小，无法完成这项任务。他成功地使用了转移学习，使用了由Salesforce开发的AWD模型，该模型对维基百科的1亿令牌进行了培训。
另一方面，我经常看到一些科学文章，这些文章用几百个数据(甚至更少)来训练机器学习模型，并夸耀它们的“伟大发现”。例如，本文(链接)使用的数据集
浏览 0提问于2019-09-04得票数 4
假设我想要创建一个伪随机数生成器，我想确保它确实接近随机。为了简单起见，让我们假设我要随机输出0或1。
我听说过monobit，运行，扑克测试等，但是有“机器学习”的方法来评估伪随机数生成器吗？
就像这样，我们可以尝试预测在前面输出的第一个k个数的情况下输出的数量，这个模型的性能会给出伪随机生成器的性能。
这也许超出了我的想象，但是一个生成性的对抗性网络能够通过这种方式学习到一个真正的伪随机发生器吗？
浏览 0提问于2017-10-16得票数 -1
回答已采纳
我正在使用Keras，并尝试使用人工智能和机器学习。我已经做了几个项目，现在我想复制一个数据集。我该往哪个方向学习呢？要开始学习此模型，我应该查找哪些内容？我只需要一位专家给我指出正确的方向。
我要澄清的是，通过复制数据集，我的意思是我想要获取一系列具有易于区分的模式的数字，然后让AI生成类似的新数据。
浏览 22提问于2019-10-31得票数 0
回答已采纳
1回答
在这个“为从医学文献中提取关系训练机器学习分类器”的中，作者进行了实体替换，因为“我们不希望模型根据特定的实体名称学习，但我们希望它根据文本的结构学习”。
这通常是正确的，还是取决于数据集或使用的模型？
浏览 0提问于2018-10-01得票数 0
Apache 声称在内存中比Apache快100倍。它是如何实现这种惊人的加速的呢？这种加速比只适用于迭代机器学习算法，也适用于ETL (提取-转换-负载)任务，如联接和GROUPBY？Spark的RDDs (弹性分布式数据集)和DataFrames都能提供这种加速吗？对于上述一些场景，星火社区是否获得了任何基准测试结果？
浏览 2提问于2015-12-05得票数 1
1回答
我正在使用滑雪板作为机器学习的目的。如果我发现正确的话，python中的float类型可以双精度工作。滑雪板在内部是否具有相同的精度？我将数据传递给清单/满是浮点数的numpy数组(这是否相关？)。
我必须担心错误传播吗？如果使用双精度的话，我想我不会。
只是想确认一下。
浏览 3提问于2017-01-24得票数 0
回答已采纳
1回答
我刚刚开始学习语音识别，我想知道从Python中训练SpeechRecognition库的一般过程是什么：
我知道基本的机器学习技巧和基本的文本分析，但我不知道如何应用这个方法来训练声音数据。(我的最终结果将类似于电话中典型的语音输入，如果您经常更改语音分析器的结果，它将“记住”用户的偏好)。
谢谢!
浏览 0提问于2015-08-06得票数 2
回答已采纳
3回答
如何知道机器学习对于给定的数据集是否可行。我已经得到了一个数据集，我应该检查机器学习对于这个数据集是否可能。我怎么能这么做。你如何得出结论，机器学习可以执行给定的数据集或不。
浏览 0提问于2019-03-18得票数 5
回答已采纳
1回答
测试与持续集成
、、
我是新的反应，也是学习测试，以及持续集成和它的重要性。你知道，我读过很多关于测试和CI的文章，其中大多数都说“两者都很重要”：)，但我真的想让你确认我的理解是否正确。所以，首先，关于测试，我们是否确实在软件开发中编写测试以确保我们的应用程序受到控制，也就是说，如果我们在应用程序中添加了新功能，那么我们就运行测试来确保我们是否破坏了什么东西。同样，我们对应用程序进行更改，然后运行测试，以确保我们是否刹车？第二，关于持续集成，是否确实需要CI，这样我们就不需要手动运行测试，即我们不需要输入npm运行测试，或者我们可以忘记在推到github之前运行测试，从而CI为我们运行测试？
浏览 1提问于2020-02-22得票数 1
回答已采纳
1回答
我需要把来自MongoDB的数据和一个小测验应用程序中的跟踪数据放在一起(比如哪个用户点击了什么按钮等等)。然后我会用这个来学习机器。
我查看了所有的DW选项，比如BigQuery，我在问自己，一个SQL数据库是否还不够。是否有一种通用策略来评估必须拥有的DW，或者如果我只使用SQL数据库，则会发生什么情况？
浏览 0提问于2021-04-29得票数 -3
回答已采纳
2回答
机器学习算法的统计比较
、、、
我从事机器学习的工作。我被困在其中一个东西里了。
我想在10个数据集中比较4种机器学习技术。经过实验，我得到了曲线下面积的值。在此之后，我进行了方差分析检验，结果表明四种机器学习技术之间存在显着差异。
现在我的问题是，与其他算法相比，哪个测试会得出特定算法表现良好的结论，并且我只想在机器学习技术中选择一个获胜者。
浏览 2提问于2015-07-06得票数 0
我试图构建一个简单的3d场景，它在我的窗口机器上呈现得很好，但是当我在我的Android平板电脑上构建和运行它时，所有的阴影都消失了。场景很简单，因为它包括4个立方体，一个球，第5个立方体作为背景，一个照相机和一个方向光源。在我的安卓设备上，有什么窍门可以让我的电脑游戏窗口看到同样的阴影吗？
浏览 6提问于2018-01-07得票数 0
回答已采纳
在的rand函数中，据说：
返回随机元素在区间(0，1)上均匀分布的矩阵。
我的问题是:这些随机数(或所有)在输出中是否都是相等的？
作为附带说明，我对此感到好奇，因为在Andrew的机器学习课程中，建议在训练神经网络时，在随机化所有thetas的值(因此破坏对称性)时使用rand函数。
浏览 4提问于2015-12-24得票数 0
回答已采纳
1回答
我开发web应用已经有一段时间了，使用敏捷开发技术和原则来实现软件是我们团队的标准实践。
最近，我还参与了机器学习和自然语言处理。我听说人们主要使用Matlab来开发ML和NLP算法。敏捷开发是否有一席之地，还是这种技能是完全多余的？
换句话说，当您将ML和NLP算法开发为一项工作时，您是否在过程中使用敏捷开发？
浏览 0提问于2011-12-29得票数 1
回答已采纳
1回答
分类任务的显着性检验
、、、
假设对于一个分类任务，我有算法A和算法B，以及一个大小为M的标记数据集。算法A和算法B都是确定性的机器学习方法，也就是说，这些算法没有一些参数是随机种子，因此给定不同的随机种子，即使在相同的数据集下，经过训练的分类器也会有所不同。
我的问题是，如果我想证明算法A在统计上比算法B更好(或者更糟)，我应该怎么做？
浏览 3提问于2014-09-19得票数 0
回答已采纳
我是机器学习的新手，所以我想知道两件事。第一个是比较CNN时要使用的参数。其次，它们是否应该在相同的数据集上进行训练？
浏览 0提问于2019-10-13得票数 0
我不确定是否有人尝试过这个方法。我目前在android上的sqlite数据库中存储属性。我接下来要做的是检索这些数据并应用Weka实现的机器学习算法。Weka确实可以使用JDBC从数据库中获取数据。但安卓能做到这一点吗？android中的SQLite数据库似乎不是一个普通的SQLite数据库。
我读过这篇，但没有多大帮助。
谢谢
浏览 0提问于2013-02-05得票数 1
回答已采纳
1回答
机器学习模型的缩放
、、、
我对机器学习模型中的缩放概念有点困惑。 在分类中，如果变量具有不同的尺度，我通常对自变量进行缩放，对目标变量进行标签编码，并对预测结果进行逆变换以获得实际标签 在回归中，如果我的变量不同，我知道我们必须缩放自变量，我是否也应该缩放我的目标变量？ 如果我在上述场景中的理解是正确的，我是否应该在回归模型中缩放我的目标变量，有人能帮我吗？ 提前谢谢。
浏览 35提问于2020-11-08得票数 0
2回答
我正在尝试做非英语语言的情感分析，如日语，汉语，德语等。我想知道是否有机器翻译器可用于将这些语言的文档翻译成英语。我在JAVA上工作，所以我应该能够调用API或工具。我使用过google translator API，所以除了它之外，请给我任何建议。
浏览 0提问于2010-12-19得票数 0
我想用机器学习(文本分类)的方法做情感分析。例如，nltk朴素贝叶斯分类器。但问题是，我的一小部分数据被贴上标签。(例如，有100篇文章被标记为阳性或阴性)，500篇文章没有标签。我想用标记数据训练分类器，然后尝试预测未标记数据的情绪。有可能吗？我是机器学习的初学者，对此不太了解。
我正在使用python 3.7。
提前谢谢你。
浏览 0提问于2019-11-15得票数 0
回答已采纳
2回答
我已经开始使用Juli.I读到它比C更快，到目前为止我已经看过一些库，如KNET和Flux，但都是用于深度学习的。此外，在Julia内部还有一个命令"Pycall“tu use。
但我对机器学习也很感兴趣。因此，我想使用支持向量机，随机森林，KNN，XGBoost等，但在朱莉娅。
是否有以朱莉娅为机器学习用的本地图书馆？
谢谢
浏览 4提问于2019-10-09得票数 0
回答已采纳
1回答
你们能为翻译推荐一些机器学习的评价或衡量标准吗?例如日语到英语等。如果可能的话，你能告诉我一些关于指标的论文吗？我是一个新的翻译。谢谢!
浏览 1提问于2017-09-13得票数 0
回答已采纳
1回答
我学习过日语和文学，并通过了一些语言课程，现在我的硕士学位，我想学习自然语言处理，特别是机器翻译。所以我试着在网上选修一些数据科学课程，现在我对数据科学有点熟悉了，但我对机器翻译一无所知。所以，长话短说，我需要在机器翻译领域(大学要求)写一个建议，但我不知道从哪里开始阅读机器翻译。我试着读了一些文章，但是对我来说水平太高了，我一点也不懂。如果你能带我度过这段旅程，我会非常感激的。谢谢^__^
浏览 0提问于2020-08-30得票数 -2
回答已采纳
2回答
我面临一个相对原始的问题，那就是预测一栋建筑的录音记录在哪一层。我尝试过许多机器学习方法，但它们似乎都没有给出显著和稳定的结果，尽管应用了几乎所有我发现的在线的微调。
这使我怀疑这个问题本身是否是可以学习的。这可能是现有数据的一个问题，但问题仍然存在于一般情况下。
我有两个问题。
如何知道什么时候一个问题不能通过机器学习来解决？一开始有什么像经验法则一样的东西可以检查吗？
如何知道什么时候获得的表现接近最佳？你可以看到，在我的例子中，人的水平不是很有用，因为对于这个问题，它是接近随机的。
浏览 0提问于2022-07-25得票数 2
1回答
在此链接- 中，提出了一种离线构建的机器学习模型，该模型可用于对流数据进行测试。
摘自Apache流MLlib链接：
“你也可以很容易地使用MLlib提供的机器学习算法。首先，有一些流式机器学习算法(例如流式线性回归、流式KMeans等)，它们可以同时从流数据中学习并将模型应用于流数据。除此之外，对于更大的机器学习算法类，您可以脱机学习一个学习模型(即使用历史数据)，然后在流数据上在线应用该模型。更多细节，请参见MLlib指南。”
这是否意味着我们可以使用一个复杂的学习模型，比如在星火中构建的随机森林模型来测试星火流程序中的流数据？它是否像引用已经构建的“模型”并在星火流程序中调用"
浏览 4提问于2016-10-22得票数 1
回答已采纳
是否有一个机器学习算法的名称，它从聚类数据点的例子中学习“聚类方法”(每次使用不同数量的集群)？
想象一下，训练集是一组集合，并分配了它们的集群。
有没有人在任何文献中遇到过类似的问题？我的目标是阅读更多关于这个问题的内容。
Example #1:
Underlying rule: "cluster words to the same group if they do exist on the same page of an imagined storybook"
Training dataset:
1) Source values: [banana,car,rock,ora
浏览 0提问于2017-12-11得票数 0
回答已采纳
我使用Keras和R来解决我的校准问题。我有一个低成本测量装置的原始温度时间序列数据，它与高成本设备的参考测量有很强的线性关系。然而，低成本设备的测量并不像高成本设备的测量那样精确。因此，考虑到采用LSTM的高成本器件的基准测量，我想对低成本器件的原始测量进行校准。
最近我买了“深度学习与R，第二版”来阅读书中的例子，以便更好地了解深度学习。LSTM也在那里被引入，但是他们用它来预测温度。我只想校准，而不是预测。
我作为基础使用的预测示例和源代码可以在这里找到：https://github.com/t-kalinowski/deep-learning-with-R-2nd-edition-co
浏览 0提问于2022-07-14得票数 1
给定从训练数据集中提取的一组特征，这些特征用于训练SVM。使用k折交叉验证来选择SVM参数(例如，c，γ)，例如，训练数据集被分成5折，其中一个被选为验证集。完成了折叠的旋转，并使用平均精度来选择最佳参数。
那么，我是否应该有另一组测试集(Test set)并报告(就像在纸质出版物中一样)？我的理解是，由于验证集用于选择参数，因此测试集是必需的。
在机器学习中，测试集是在我们决定分类器之前看不到的东西(例如，在比赛中，测试集是未知的，我们只根据训练集提交最终的分类器)。
浏览 1提问于2015-01-02得票数 0
2回答
我对统计学、Python、机器学习和Scikit学习都很陌生。然而，我正在尝试这个项目，我有35列学生数据的CSV。第一列是ID，我想我可以忽略它。最后三栏是一年级、二年级和三年级。我有400排。我想看看我是否能用它学习一些机器学习，并对我所拥有的数据有所了解。现在我了解了Scikit在Numpy数组上的工作，它不处理性(“男性”、“女性”)等分类数据。所以我把所有的30个类别都编成了法典，其中1种是男性，2种是女性，等等。然后，我做了以下工作
X = my_data[:,1:33]
y = my_data[:,34]
from sklearn.linear_model import Line
浏览 4提问于2015-09-03得票数 1
回答已采纳
1回答
我在本地机器上有项目，但声纳服务器在远程位置。有没有办法用远程声纳服务器来分析我的本地项目。我正在使用sonarLint插件在我的月食，露娜。
浏览 6提问于2016-02-19得票数 1
1回答
迁移学习需要来自更相关的领域吗？
、、、、
我正在寻找一篇参考论文，在那里我可以发现迁移学习需要来自领域特定的源模型，而不是使用泛化模型，即imagenet
例如，源数据集植物的卫星/无人机超/多光谱图像和使用农业机器人捕获的植物的超/多光谱图像的目标数据集
相比于
使用农业机器人捕获的植物的源数据集ImageNet模型和目标数据集图像
浏览 0提问于2020-01-27得票数 0
2回答
假设我们有几百个数字，比如( 1，2，5，8，7，15，19，8，4，6，.)例如，这些是连续几天的股票封闭式数。我想知道哪些算法能很好地预测下一个数字？是否有可能在这些数字序列之间找到关系，或者我们需要额外的输入数据来进行预测？
我对此完全陌生，并为数据科学领域的新成员寻求一些想法和指导(尽管我在机器学习、图像和语音识别方面有一些经验)。
浏览 0提问于2018-11-16得票数 2
3回答
我目前正在学习数据挖掘，我有以下问题。
机器学习和数据挖掘之间的关系是什么？
我发现许多数据挖掘技术都与统计相关，而“听说”数据挖掘与机器学习有很多关系。所以我的问题是:机器学习与统计学密切相关吗？
如果它们不是密切相关的，那么是否有这样的分工，将侧重于统计技术的数据挖掘与以机器学习技能为重点的数据挖掘分开？因为我发现一些研究生院的统计学系开设了数据挖掘课程。
浏览 8提问于2011-09-21得票数 1
回答已采纳
2回答
提高图像的分辨率
、、、、
我有一些质量很低的图像，我不得不用这些图像来识别人，但是这样的质量很难检测到。我想提高图像的质量使用深入学习/机器学习技术。我曾经研究过SRCNN，感知损失，SRResNet，SRGAN，但是大多数超图像分辨率技术都需要原始图像来提高图像质量。因此，我的问题是，是否有任何深度学习技术可以用来提高图像的质量，而不使用原始图像。
浏览 3提问于2020-02-20得票数 2
回答已采纳
1回答
是否有可能在Cartesi机器内训练机器学习模型？我认为，如果模型是在Cartesi之外训练的，那么，如果结果是否有偏见，就不可能对结果的完整性进行审计。如果一切都在卡特西的话，我想这是可能的。
我看到的项目：
浏览 2提问于2022-06-13得票数 0
回答已采纳
一般情况下，机器学习模型是建立在数据集上的。我想知道是否有任何方法来生成合成数据集使用这种经过训练的机器学习模型，保持原始数据集的特点？
原始数据->建立机器学习模型->使用ml模型生成合成数据.！
有可能吗？如果可能的话，请告诉我相关的资料。
浏览 0提问于2015-04-01得票数 22
回答已采纳
有人用一些数据A成功地训练了一个机器学习模型。
是否有可能以这样的方式对机器学习模型进行逆向工程，从而使我对数据A或至少部分数据有深入的了解？
我的意思是:要了解数据中的单个行，比如:该行中的某些属性具有哪些值或值范围。
额外的问题:它是否可能取决于机器学习模型的类型(无论是神经网络模型还是其他模型)？
浏览 0提问于2021-07-03得票数 3
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
