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阈值在异常检测中的作用是什么？
阈值在异常检测中扮演着至关重要的角色，它帮助确定哪些数据点应被归类为异常，基于它们与正常模式的偏离程度。简单来说，阈值设定了一个清晰的边界或限制，区分正常行为和潜在可疑或异常活动。这一技术非常重要，因为它减少了误报，确保只有显著的偏差才会引
在少量样本学习中，什么是最近邻方法？
Zero-shot learning (ZSL) 是一种机器学习方法，其中模型学习识别在训练过程中没有明确看到的对象，类别或任务。此功能依赖于模型对语义关系和特征表示的理解。可以在图像分类任务中找到行动中的零射学习的常见示例，其中模型需要识
在线数据增强和离线数据增强之间有什么区别？
在线和离线数据增强是用于提高机器学习模型训练数据集的两种策略，特别是在计算机视觉领域。这两者之间的主要区别在于增强的应用时间和方式。在离线数据增强中，原始数据集提前被增强，生成一个包含原始图像和变换图像的新数据集。这个扩展的数据集随后用于训