80% 准确性在机器学习中是否被认为是好的，取决于问题的背景和基线性能。在一些领域中，例如医疗保健或自动驾驶，即使很小的错误也可能具有严重的后果，因此可能需要更高的准确性 (例如，95% +)。另一方面，对于产品推荐等不太重要的任务，80% 可能就足够了。准确性本身并不总是反映模型性能。对于不平衡的数据集，准确性可能会产生误导。例如，如果只有5% 样本属于正类，则将所有样本预测为负的模型仍将实现95% 的准确性。在这种情况下，精度、召回率、F1-score和auc-roc等指标通常是更好的性能指标。同样重要的是要考虑模型是否优于更简单的基线或现有的方法。例如，如果问题已经具有实现75% 准确性的基于规则的系统，则具有80% 准确性的机器学习模型可能无法证明其复杂性。然而，如果基线准确度是50% 的 (随机猜测)，则80% 表示显著的改进。始终根据任务的需求和权衡来评估模型性能。
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嵌入作为一种强大的工具，通过将文本数据转化为数值表示，捕捉单词的含义和上下文，服务于基于情感的推荐系统。这些嵌入通常通过像word2vec或深度学习模型等技术生成，使系统能够理解用户评论、产品描述或社交媒体帖子中表达的情感。例如，如果用户写
大型语言模型（LLMs）可以集成到现有软件中吗？
神经网络使用称为基于梯度的优化的过程进行训练，其中模型学习以最小化其预测中的误差。这包括通过网络馈送输入数据，将预测输出与实际标签进行比较，以及更新网络的参数以减少误差。预测和标签之间的差异使用损失函数来测量，例如均方误差或交叉熵。
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云计算中的预留实例是什么？
云计算中的预留实例是一种定价模型，允许用户以低于按需定价的费率为特定期限（通常为一到三年）预留计算资源。主要云服务提供商如亚马逊网络服务（AWS）、微软Azure和谷歌云平台（GCP）都提供这种选项。通过承诺使用较长的期限，客户可以显著节省