词汇表

二叉树是计算机科学中的一种数据结构，其中每个节点最多有两个子节点，通常称为左子节点和右子节点。最上面的节点称为根，每个节点都包含一个值或数据，以及对其左右子节点的引用。二叉树用于表示分层数据，是各种算法不可或缺的一部分，包括用于搜索、排序和解析的算法。

二进制分割是一种用于数据分析和信号处理的技术，用于根据特定的标准或特征将数据集或序列分成两个不同的分段。该方法通常以迭代方式应用来识别变化点或检测数据中的不同状态。二进制分割通常用于时间序列分析、图像处理和其他领域，在这些领域中，检测数据集中的偏移、变化或模式非常重要。

二进制数据是指仅由两个可能的值或状态组成的数据，通常以 0 和 1 表示。这些值也可以用其他方式解释，例如 “真” 和 “假”、“是” 和 “否” 或 “开” 和 “关”。二进制数据是计算和数字系统的基础，因为它构成了存储、处理和传输信息的基础。

偏差权衡是机器学习和统计建模中的一个基本概念，它描述了影响预测模型性能的两种误差之间的平衡：偏差和方差。偏差是指使用简化的模型对现实世界中的问题进行近似而产生的误差，该问题可能很复杂。方差是指引入的误差偏差权衡是机器学习和统计建模中的一个基本概念，它描述了影响预测模型性能的两种类型的误差之间的平衡：偏差和方差。偏差是指使用简化的模型对现实世界中的问题进行近似而产生的误差，该问题可能很复杂。方差是指模型对训练数据微小波动的敏感性所引入的误差。权衡意味着，当你减少偏差时，方差通常会增加，反之亦然。在偏差和方差之间取得适当的平衡对于构建能够很好地推广到新的、看不见的数据的模型至关重要。这要归因于模型对训练数据微小波动的敏感性。权衡意味着，当你减少偏差时，方差通常会增加，反之亦然。在偏差和方差之间取得恰当的平衡对于构建能够很好地推广到新的、看不见的数据的模型至关重要。

偏差检测是指识别和分析数据、算法或机器学习模型中偏差的过程。偏见可以以各种形式表现出来，例如性别、种族或年龄偏见，并可能导致不公平或歧视性的结果。偏差检测旨在发现这些偏见，以确保模型做出公平客观的决策，从而提高人工智能系统的道德标准和可靠性。

偏差异是指示模型预测或数据分析中导致死结果不公平、不准确或偏差的系统错误或偏差。当某些人假设、偏好或偏见影响结果，导向致命偏爱一种结局或群体而非其他结局或群体时，就会发生这种情况。在机器学习和统计学的背景下，偏差可能来自各种来源，包括所使用的数据、应用的算法或所选择的方法法，并且会严重影响预期的公平性与准确性。

双向注意力是自然语言处理（NLP）模型中使用的一种机制，尤其是在变形金刚中，通过关注序列中单词或标记之间的双向关系（向前和向后）来增强对上下文的理解。这种注意力机制允许模型考虑周围词语提供的上下文，无论它们相对于被分析单词的位置如何。这样，双向注意力有助于捕捉文本中更细微的含义和依赖关系，从而提高翻译、情感分析和问答等任务的性能。

双向编码器是一种神经网络架构，它以正向和向后方向处理数据，以捕获序列中每个单词或标记的两侧的上下文。这种方法在自然语言处理 (NLP) 任务中特别强大，因为它允许模型根据单词前后的单词理解单词的含义，从而提高模型解释和生成语言的能力。

反向传播是 “误差的向后传播” 的缩写，是用于训练人工神经网络的基本算法。它涉及计算与网络中每个权重相关的损失函数梯度，允许网络更新其权重以最大限度地减少预测输出和实际输出之间的误差。时间反向传播 (BPTT) 是应用于循环神经网络 (RNN) 的反向传播的扩展，在循环神经网络 (RNN) 中，它通过在时间上展开网络并根据多个时间步的误差更新权重来处理顺序数据。

商业智能 (BI) 是指用于收集、集成、分析和呈现业务数据的技术、流程和实践。商业智能的目标是通过从数据中提供切实可行的见解来支持组织内部更好的决策。商业智能系统和工具使组织能够将原始数据转化为有意义的信息，可用于推动战略和运营决策。

回溯测试是金融和投资中使用的一种方法，通过将其应用于历史数据来评估交易策略或投资模型的表现。回溯测试的目标是确定一项策略在过去的表现如何，这有助于预测其未来的潜在有效性。通过使用过去的数据模拟交易，投资者和分析师可以在投入实际资本之前评估该策略的可行性。

基准数据集是一种被广泛认可的标准数据集，用于评估、比较和基准测试机器学习模型和算法的性能。这些数据集可用作研发的参考点或基线，允许评估模型在图像识别、自然语言处理或语音识别等特定任务上的表现。基准数据集经过精心策划，并被研究界广泛接受，以确保不同模型之间的比较是公平和有意义的。

基准测试是将公司的产品、服务、流程或绩效指标与主要竞争对手或行业标准的产品、服务、流程或绩效指标进行比较的过程。基准测试的目标是确定可以改进的领域，采用最佳实践，并最终提高公司的竞争地位。它是一种用于各种业务职能的战略工具，用于衡量绩效和推动持续改进。

基线模型是一种简单的初始模型，用作评估更复杂的机器学习模型性能的参考点。它提供了比较标准，有助于确定更复杂的模型是否比基本或天真的方法有显著改进。基线模型通常采用简单的方法或假设，例如预测目标变量的均值或中位数，或使用简单的规则，并用作衡量更高级模型结果的基准。

大数据是指从各种来源高速生成的大量结构化、半结构化和非结构化数据。它的特点是体积大、复杂性强、增长迅速，因此很难使用传统的数据处理工具和方法进行管理、处理和分析。大数据通常需要先进的技术和技术，例如分布式计算、机器学习和数据挖掘，才能提取有意义的见解并推动决策。

平衡数据集是指以大致相等的比例表示类别或类别的数据集。在机器学习的背景下，平衡的数据集对于分类任务尤为重要，在分类任务中，每个类别的样本数量相等可确保模型不会偏向任何特定类别。这种平衡有助于实现更准确、更可靠的预测，尤其是在错误分类的代价很高的情况下。

Bootstrapping 含义是指一种统计方法，用于通过对原始数据进行重采样和替换来估计样本统计数据的分布。这种方法允许通过从原始数据集中生成多个模拟样本（称为 “引导样本”）来近似几乎所有统计量的抽样分布，例如均值、中位数或方差。当数据的底层分布未知或传统的参数化方法不适用时，Bootstrapping 尤其有价值。

引导数据集是指通过从原始数据集中反复采样并进行替换而生成的数据集。这意味着原始数据集中的某些数据点可能会在引导的数据集中多次出现，而其他数据点可能根本不会出现。Bootstrapping 是一种统计方法，通常用于通过生成多个引导数据集来估计统计数据的抽样分布，每个引导数据集都用作新的分析样本。

Bootstrap 采样是一种统计技术，用于通过对数据集进行重复采样来估计数据集的分布。每个样本（称为引导样本）的大小与原始数据集的大小相同，但是由于它是替换采样的，因此某些数据点可能会出现多次，而其他数据点可能根本不会出现。此方法通常用于评估统计量的变异性、估计置信区间和提高机器学习模型的稳健性。

待办事项管理是指对项目待办事项中待处理的任务、功能或工作项进行组织、优先排序和监督的过程。待办事项列表是需要完成但尚未安排工作的任务或用户故事的列表。有效的待办事项管理可确保最重要和最有价值的项目首先得到解决，从而帮助团队专注于为利益相关者和客户提供最高价值。

批次是指作为一个单元一起处理的一组或一组项目、数据或任务。在制造、计算和数据处理等各个领域，批次代表一组元素，这些元素在单个操作中同时或按顺序处理，而不是单独处理。

批处理是一种将一系列任务、作业或数据处理操作作为单个组或 “批处理” 共同执行的方法，在执行过程中无需用户交互。这种方法可以通过自动化流程并按顺序或并行运行（通常在预定间隔或非高峰时段）来高效处理大量数据或任务。

批量大小是指机器学习中一次模型训练迭代中使用的训练示例的数量。在训练过程中，模型根据对一批数据的预测计算得出的误差来更新其权重。批量大小决定了模型在更新其内部参数（例如权重和偏差）之前处理多少数据点。

批量学习是一种机器学习，在整个数据集上对模型进行一次性训练，而不是逐步处理数据。在批量学习中，模型提供了一整套训练数据，学习过程同时发生。模型的参数在处理完整个数据集后更新，只有新一批数据可供重新训练，模型才会学习新数据或使用新数据进行自我更新。批量学习通常用于数据静态或不需要频繁更新模型的情况。

批量推理是指同时对大量数据点进行预测或进行推理的过程，而不是实时单独处理每个数据点。这种方法通常用于机器学习和深度学习应用程序，在这些应用中，将模型应用于大型数据集，从而在单个操作中生成预测、分类或其他输出。批量推理在处理不需要即时实时预测的大型数据集时特别有用，可以更有效地使用计算资源。

批量数据增强是机器学习和深度学习中使用的一种技术，通过批量对数据点应用各种转换来增强训练数据的多样性。该过程会生成现有数据点的新版本，稍作修改，从而无需收集额外数据即可增加数据集的大小和可变性。批量数据增强在图像、文本和音频处理中特别有用，通过防止过度拟合训练数据，有助于提高模型的稳健性和泛化性。

批量标准化是一种用于训练深度神经网络以提高其性能和稳定性的技术。它涉及通过调整和缩放激活来归一化网络中每个层的输入，从而减少内部协变量偏移。通过对输入层的数据进行归一化，批量标准化使网络能够更快、更高效地训练，从而提高收聚力和整体模型精度。

批量标签是数据管理和机器学习中的一个过程，在这个过程中，多个数据点同时标记，而不是单独标记。此方法通常用于高效地为大型数据集分配标签，例如类别或标签。批量标签可以手动完成，即人工注释者一次性标记一组数据点，也可以使用算法根据预定义的规则或经过训练的模型自动标记数据。

批量梯度下降是一种优化算法，用于最大限度地减少机器学习模型中的损失函数，特别是在训练神经网络中。它的工作原理是计算整个训练数据集的模型参数的损失函数梯度，然后朝着减少损失的方向更新模型的参数。反复重复此过程，直到算法收缩到最小值，理想情况下是损失函数的全局最小值。

批量注释是指在单个操作中或在短时间内标记或标记一大组数据项（例如图像、文本、音频或视频）的过程。这种方法与实时或单个注释形成鲜明对比，在实时注释或单个注释中，每个数据项逐一标记。批量注解通常用于机器学习，尤其是在监督学习中，需要对大型数据集进行注释才能有效地训练模型。

批量计算是一种处理方法，其中将一组任务、数据或作业作为单个批次一起收集和处理，而不是单独或实时处理。这种方法通常用于数据处理、分析和 IT 运营，以有效管理大量数据或复杂计算。当无需立即输入或交互即可处理任务时，批量计算尤其有用，可以优化计算资源的使用。

批处理调度是用于计算和操作管理的过程，用于分组计划和执行一系列任务或作业（称为批处理），而不是单独处理每项任务。这种方法通常应用于需要按顺序或并行处理多个任务的环境中，例如在制造、数据处理或 IT 系统中。批量调度通过将相似的任务组合在一起、减少开销和提高整体效率来优化资源的使用。

批量采样是用于数据分析、机器学习和统计的过程，其中从较大的数据集中选择一部分数据（称为批处理）进行处理或分析。批量采样允许将数据分成更小、更易于管理的部分，而不是同时对整个数据集进行分析或训练。此方法通常用于提高计算效率、减少内存使用量和加快诸如训练机器学习模型之类的过程。

按位运算是一种直接操作数字二进制表示形式中的各个位的运算。这些运算是低级编程的基础，允许通过对数据的二进制数字（位）进行操作来进行快速高效的计算。按位运算通常用于性能优化至关重要的场景，例如硬件操作、加密和各种计算任务。

Boosting 是一种集成机器学习技术，旨在通过结合多个弱学习者的优势来提高预测模型的准确性。弱学习者是一种表现略好于随机猜测的模型。通过按顺序训练这些弱势学习者来提高工作效率，每个学习者都专注于纠正以前的学习者所犯的错误。最终的模型是所有弱势学习者的加权组合，从而形成了强劲的学习者，并显著提高了预测能力。

比特率是指数字媒体文件中每单位时间处理或传输的数据量，通常以比特每秒 (bps) 为单位。在音频、视频和流媒体环境中，比特率决定文件或流媒体的质量和大小。比特率越高通常表示质量越好，因为用于表示媒体的数据越多，但它们也需要更多的存储空间和更大的带宽才能传输。

电池管理系统（BMS）是一个重要的电子系统，用于管理和监控可充电电池的性能，确保其安全运行和最佳效率。它可以调节电池的充电和放电过程，防止过度充电或深度放电，监控温度水平，并确保电池组的整体健康状况。BMS 通常用于电动汽车 (EV)、可再生能源系统以及其他使用锂离子电池或其他可充电电池的应用。

箱形图，也称为方须图，是数据集分布的图形表示。它显示数据集的最小值、第一四分位数（Q1）、中值、第三四分位数（Q3）和最大值，有效地总结了数据的中心趋势、变异性和偏度。箱形图是识别异常值、比较分布和了解数据分布的有用工具。

Brute force search 是一种简单的算法方法，它系统地检查问题的所有可能解决方案，直到找到正确的解决方案。它涉及在解决方案空间中探索所有可能的组合或选项，这使其成为一种简单但通常效率低下的方法，尤其是在搜索空间很大的情况下。当没有更好的算法可用或者问题规模足够小以至于可以评估所有可能性时，通常会使用暴力搜索。

分箱是一种用于统计分析和机器学习的数据预处理技术，用于将连续数据分组为离散间隔或 “分箱”。此过程简化了数据，使其更易于分析和解释。通过将连续变量转换为分类变量，分箱可以帮助减少轻微观测误差的影响、处理异常值并增强某些机器学习算法的性能。

Bagging 是 bootstrap 聚合的缩写，是一种集成的机器人学习技术，在提示高模型的准确性和稳定性。它所涉及随机抽取了同样的替换（引用nignatsIceLisseSice）来生成的数据集成的多个版本，并在每一个版本上都有 creconeonexoneNictens creconeone单一的模版。然而之后，通过汇总所有模型的预测来实现最终的预期，通常会采纳回归任务的平均值或大多数人对分类任务的投票。装备可以减小方差，有助防过度组合，并提高高模型的整体性能力。

训练数据中的偏差是指用于训练机器学习模型的数据中存在的系统错误或偏见。这些偏见可能来自各种来源，例如不平衡的数据表示、数据收集方法或固有的社会偏见。当使用有偏见的训练数据时，它可能导致模型产生偏差、不公平或不准确的预测，这通常会延续甚至放大数据中现有的偏差。

Bag of Words (BoW) 是自然语言处理 (NLP) 中一种简单且广泛使用的技术，用于表示文本数据。在BoW模型中，文本（例如句子或文档）被表示为其单词的集合，不考虑语法和词序，但会记录每个单词的出现次数。此方法将文本转换为数值格式，可用作机器学习算法的输入。

贝叶斯估计是一种统计方法，它应用贝叶斯定理在获得新数据时更新未知参数或假设的概率估计值。与提供定点估计值的传统方法不同，贝叶斯估计将先验知识与观测数据相结合，为参数生成概率分布（称为后验分布）。这种方法可以更细致和灵活地理解参数估计中的不确定性。

贝叶斯信念网络 (BBN)，也称为贝叶斯网络或信念网络，是一种图形模型，它使用有向无环图 (DAG) 表示一组变量及其条件依赖关系。在这个网络中，节点代表变量，边代表这些变量之间的概率依赖关系。贝叶斯信仰网络用于在不确定性下进行推理，通过利用贝叶斯推理原理进行预测、诊断问题和决策。

贝叶斯分层模型是一种统计模型，它通过使用分层结构将多个不确定性水平纳入其中。它将贝叶斯推理与分层建模相结合，允许估计层次结构不同级别的参数。这种方法在对数据进行分组或聚类时特别有用，因为它可以在各组之间共享信息，同时考虑到组内和组间的可变性。贝叶斯分层模型广泛用于经济学、医学和社会科学等领域，用于分析具有嵌套结构的复杂数据。

贝叶斯回归是一种统计技术，它将贝叶斯推理原理与线性回归相结合。在贝叶斯回归中，回归模型的参数被视为随机变量，先验分布被分配给这些参数。然后，该模型使用观测到的数据更新这些先验以获得后验分布，这些分布代表了考虑证据后对参数的最新看法。这种方法允许对回归分析进行更灵活和更概率的解释，从而适应参数估计值中的不确定性。

边界多边形是一种几何形状，用于精确定义图像或视频帧中对象的边界。与边界框不同，边界框是矩形且可能包含无关的背景，而边界多边形则严格遵循物体的轮廓，从而更准确、更详细地表示其形状。这种方法通常用于物体检测、图像分割和注释等计算机视觉任务，在这些任务中，物体的精确定位和形状描述很重要。

边界框是一个矩形或方形的方框，用于定义对象在图像或视频帧中的位置和空间范围。它广泛用于物体检测、图像分割和跟踪等计算机视觉任务，其目标是识别和定位视觉数据中的特定对象。

黑盒系统是指一种记录来自特定系统或过程的数据的技术，通常用于监控、分析和诊断。“黑匣子” 一词源于封闭设备或系统的概念，其内部工作原理不可见或不易理解，但其输出对于跟踪和分析性能很有价值。在各个行业中，黑匣子系统用于收集有关运营事件的信息，监控系统运行状况，并提供对故障或异常的见解。这些系统在航空、汽车和自动驾驶汽车等领域尤其常见。