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ing算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 3、掌握無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)包括聚類(lèi)算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 4、掌握分類(lèi)問(wèn)題，數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識(shí)及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 第2章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-線(xiàn)性回歸 第3章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-邏輯回歸 第4章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-KNN 第5章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-樸素貝葉斯 第6章來(lái)自：百科![]()
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關(guān)系抽取任務(wù)。LLM本身蘊(yùn)含知識(shí)，且具備較強(qiáng)的語(yǔ)義理解能力，因此，可利用LLM從原始數(shù)據(jù)中抽取實(shí)體、關(guān)系，進(jìn)而構(gòu)建知識(shí)圖譜。 第三種融合路線(xiàn)是KG+LLM協(xié)同使用，主要用于知識(shí)表示和推理兩個(gè)方面。以知識(shí)表示為例，文本語(yǔ)料庫(kù)和知識(shí)圖譜都蘊(yùn)含了大量的知識(shí)，文本中的知識(shí)通常是非結(jié)構(gòu)化的，圖譜里的知識(shí)則是結(jié)構(gòu)來(lái)自：百科![]()
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