标签： 特征选择

机器学习算法优化需兼顾性能与效率，关键技术包括模型压缩、超参数优化、特征工程；方法涵盖贝叶斯调参、迁移学习、分…

针对机器学习算法在复杂场景中的效率瓶颈，本文研究结构优化、参数自适应及硬件加速等策略，通过模型轻量化与分布式计…

本文探讨机器学习算法的多维度优化策略，涵盖算法效率（模型压缩、轻量化设计）、精度提升（超参数调优、特征工程）、…

为提升机器学习算法效率与泛化能力，关键技术涵盖数据预处理（特征工程、清洗）、模型结构优化（轻量化设计、注意力机…