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高维嵌入的权衡是什么？
高维嵌入是数据在多个维度空间中的表示，通常用于机器学习和自然语言处理。采用高维嵌入的主要权衡之一是过拟合问题。当数据的维度相对于样本数量过高时，模型可能会学习噪声和离群点，而不是潜在的模式。例如，在文本分类任务中，使用1000维的表示可能会
超参数调整在预测分析中的重要性是什么？
超参数调优在预测分析中至关重要，因为它显著影响机器学习模型的性能。超参数是模型外部的配置，如学习率、随机森林中的树木数量或神经网络中的层数。与在训练过程中学习的模型参数不同，超参数必须在训练模型之前设置。适当调优这些参数可以使模型更加准确，
分布式数据库系统的关键好处是什么？
CAP定理，也被称为布鲁尔定理，是分布式数据库系统中的一个基本原则，该定理指出，分布式系统不可能同时保证以下三个属性：一致性、可用性和分区容忍性。一致性意味着每次读取都必须接收到最新的写入结果或错误。可用性确保每个请求（读取或写入）都能得到