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增强和正则化有什么区别？
“数据增强和正则化都是用于提高机器学习模型性能的技术，但它们服务的目的不同，操作方式也各异。数据增强是指通过人工扩展训练数据集以增强模型对新数据的泛化能力的方法。这在图像分类等场景下尤其有用，您可以对现有图像应用旋转、翻转或颜色调整等技术。
聚簇索引和非聚簇索引有什么区别？
“聚集索引和非聚集索引都是优化数据库查询的重要工具，但它们的目的和功能有所不同。聚集索引决定了表中数据的物理顺序。这意味着行在磁盘上是按照索引列的顺序存储的。每个表只能有一个聚集索引，因为只能有一种方式来物理排序数据。聚集索引的一个示例是主
推荐系统中的伦理挑战有哪些？
电子商务中最常见的推荐系统类型可以分为三种主要方法: 协同过滤，基于内容的过滤和混合方法。这些方法中的每一种都用于通过基于不同因素建议可能使顾客感兴趣的产品来增强购物体验。
协同过滤是电子商务中使用最广泛的方法。它通过分析用户行为和偏好来