在随机森林模型中，增加树的数量会增加模型的复杂度，最终导致模型过拟合。

模型集成是指将多个模型组合在一起，以产生更准确、更稳定的预测结果的技术。模型集成通常用于机器学习中，特别是在分类和回归任务中。

高斯核属于支持向量机常用的核函数。

当所有数据隶属的簇不再发生变化的时候可作为kmeans方法停止循环的指标。

决策树模型的预剪枝的缺点是有欠拟合风险，可能放弃了一些后续可能提高泛化性能的划分。

针对业界成熟大模型，开展全方位验证测试，形成选型建议。基于统一汇聚样本，开展行业大模型训练验证，推进自主构建、训练调优、迭代优化，探索大模型建设模式。

空洞卷积通过在标准卷积核中引入间隙来增加接受字段，而无需增加参数数量或使用池化层。

循环神经网络是一种深度学习模型，主要应用于图像和视频等二维数据的处理。

梯度下降法需要确定合适的迭代步长。

知识获取的目标是对知识建模中的知识要素进行实例化，以建立大规模高质量的知识图谱。