交叉验证 技术
交叉验证把数据划分为多折并轮流作为验证集，用多次平均性能估计模型泛化能力，k 折交叉验证与留一法（LOOCV）是数据有限时模型选型的标准做法。
百科
大模型 · 万物互联 · 人工智能的结构化知识库。人人可阅读、可贡献、可追溯。
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模型评估 技术
模型评估用统一指标度量模型在新数据上的性能：分类看准确率/精确率/召回/F1/AUC，回归看 MSE/MAE，生成看 BLEU/Rouge，大模型看 MMLU/HumanEval，是模型选择的依据。
数据增强 技术
数据增强通过对原始样本施加等价变换（旋转、裁剪、加噪、回译、Mixup）生成新样本，扩大训练集并提升模型泛化与鲁棒性，是视觉、语音与文本任务的标准技术。
特征工程 概念
特征工程是把原始数据转换为有效预测变量的过程（构造、选择、变换），是传统机器学习性能的关键；深度学习的「表示学习」用自动学特征部分替代了手工特征工程。
优化器 技术
优化器决定参数如何按梯度更新：SGD、Momentum、RMSProp、Adam、AdamW 与 LAMB 等，其选择与超参数（学习率、权重衰减、批大小）深刻影响训练收敛与最终性能。
正则化 技术
正则化通过向目标函数加入约束或随机性降低模型复杂度与过拟合，包括 L1/L2 权重惩罚、Dropout、权重衰减、数据增强与早停，是深度学习训练的标准组成部分。
梯度下降 技术
梯度下降沿损失函数负梯度方向迭代更新参数以最小化损失，是机器学习与深度学习训练的核心优化算法，衍生出随机梯度下降（SGD）、Momentum、Adam 等变体。
KL散度 技术
KL 散度（相对熵）度量一个分布相对另一个分布的信息损失：KL(p‖q)=Σp(x)log(p(x)/q(x))，非对称且非负，广泛用于变分推断、蒸馏与生成模型训练。
交叉熵 技术
交叉熵衡量两个分布之间的差异，定义为 H(p,q)=-Σp(x)log q(x)，是分类任务与语言模型训练的标准损失函数，最小化交叉熵等价于最大似然估计。
信息论 概念
信息论由香农 1948 年创立，以熵量化信息量、以互信息量化相关性，为通信、压缩与机器学习（交叉熵、KL 散度）提供了统一数学语言。
概率图模型 技术
概率图模型用图结构表示随机变量间的条件依赖并分解联合概率，分为贝叶斯网络（有向）与马尔可夫网络（无向），是机器学习经典的概率框架，支撑推理与结构化预测。
贝叶斯定理 概念
贝叶斯定理用先验概率与似然计算后验概率，是统计推断、朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络的基石，其「先验+数据更新」框架贯穿机器学习与 AI 推理。
搜索算法 技术
搜索算法在解空间（状态空间）中寻找目标解，是 AI 规划、博弈与组合优化的基础，经典算法包括 BFS/DFS、A*、迭代加深与蒙特卡洛树搜索（MCTS）。
知识表示 概念
知识表示是符号 AI 的核心问题：用形式化结构（逻辑、框架、语义网络、本体）把知识编码给计算机，支持存储、检索与推理，是现代知识图谱与专家系统的基础。
人工智能历史 事件
人工智能史从 1956 年达特茅斯会议启程，历经两次「AI 寒冬」，2012 年深度学习与 2022 年生成式大模型带来两次爆发，是理解 AI 技术演进与产业周期的重要脉络。
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