对于分类问题，使用几个评估指标来评估模型的性能。最常见的包括准确性、精确性、召回率、F1-score和混淆矩阵。
准确度衡量的是正确预测在预测总数中所占的比例。Precision计算真阳性预测与总预测阳性的比率，而recall衡量真阳性预测与实际阳性的比率。F1-score是精确度和召回率的调和平均值，在两者之间提供平衡。
混淆矩阵提供了对真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的详细细分，从而可以更深入地了解模型的性能。这些指标的使用取决于问题，例如在准确性可能不够的不平衡数据集中。
特征缩放在神经网络中的作用是什么？
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预训练模型是什么？
分布式训练是一种跨多个设备或机器训练神经网络的方法，以加快学习过程并处理大型数据集。不是在一台机器上训练，而是在多个处理器之间分配工作，每个处理器处理模型或数据的一部分。
像数据并行性 (其中不同的机器处理不同批次的数据) 或模型并行性
嵌入是如何优化长尾搜索的？
“嵌入优化了长尾搜索，通过提供一种在连续向量空间中表示单词、短语甚至整个文档的方法。这使得查询和内容之间可以进行更细致的比较，尤其是对于那些通常由不太常见或更具体短语组成的长尾查询。当用户输入一个独特或具体的搜索词时，嵌入可以帮助识别那些可
关系数据库加密是如何工作的？
关系数据库加密的工作原理是使存储在数据库中的数据对未授权用户不可读，同时仍允许授权的应用程序或用户访问它。这个过程通常涉及使用算法和加密密钥将明文数据转换为加密数据。例如，在存储敏感用户信息（如信用卡号码）时，这些数据在保存到数据库之前会被