AI 術語詞典

K 均值分群是一種將資料點分配到 K 個群集的演算法，透過反覆運算，將點分配到最近的群集中心，並更新中心位置，直到收斂

K 近鄰演算法是一種基於實例的學習方法，透過找出距離最近的 K 個鄰居，以投票方式決定資料點的分類

在支援向量機等演算法中，將低維資料映射到高維特徵空間的函數，使原本線性不可分的問題變得可分。

KL散度（Kullback-Leibler Divergence）衡量兩個機率分佈的差異，數值越大代表分佈差異越大，常用於評估模型預測分佈與真實分佈的接近程度。

K 近鄰演算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一種非參數式監督學習演算法，透過尋找訓練集中距離最近的 K 個樣本進行多數投票（分類）或加權平均（回歸），無需建立顯式的模型參數。

知識融合是將來自多個異構來源的知識整合為統一、連貫表示的過程，旨在提升AI系統的理解與推理能力。

一種技術，將知識圖譜中的實體和關係嵌入到連續向量空間，以便進行關係預測和推理。