原文:机器学习面试知识点总结(不断补充中)

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度。 无监督和有监督算法的区别 有监督学习:对具有概念标记 分类 的训练样本进行学习,以尽可能对训练样本集外的数据进行标 ...

2016-04-19 10:07 1 33188 推荐指数:

查看详情

机器学习知识点总结(1)

的一阶泰勒展开,在负梯度方向,函数值是下降的。只要学习率设置的足够小,并且没有到达梯度为0的处,每次迭 ...

Mon Dec 23 23:02:00 CST 2019 0 1063
机器学习知识点补充 ----罗尔定理

罗尔(Rolle)中值定理是微分学中一条重要的定理,是三大微分中值定理之一,其他两个分别为:拉格朗日(Lagrange)中值定理、柯西(Cauchy)中值定理。 罗尔定理描述如下: ...

Wed Mar 10 21:05:00 CST 2021 0 357
机器学习笔记——t分布知识点总结

(原创文章,转载请注明地址:http://www.cnblogs.com/wangkundentisy/p/6539058.html ) 1.t分布式统计分布的一种,同卡方分布(χ2分布)、F分布并 ...

Mon Mar 13 04:02:00 CST 2017 0 4530
Python机器学习笔记:不得不了解的机器学习面试知识点(1)

  机器学习岗位的面试通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程可能对算法的理论,注意,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度。   本文 ...

Sat Sep 22 18:27:00 CST 2018 0 5415
机器学习笔试知识点

Q1. 在回归模型,下列哪一项在权衡欠拟合(under-fitting)和过拟合(over-fitting)中影响最大?¶ A. 多项式阶数 B. 更新权重 w 时,使用的是矩阵求逆还是梯度下降 C. 使用常数项 答案:A 解析 ...

Mon Aug 26 20:59:00 CST 2019 0 415
机器学习和深度学习知识路线及知识点总结

数据预处理 1、深度学习的数据预处理有哪些方式? 1、 数据归一化。包括高斯归一化、最大最小值归一化等。 2、 白化。许多深度学习算法都依赖于白化来获得更好的特征。所谓的白化,以PCA白化来说,就是对PCA降维后的数据的每一列除以其特征值的根号。 2、为什么需要 ...

Tue Oct 19 19:29:00 CST 2021 0 102
机器学习与深度学习核心知识点总结

导言 一年一度的校园招聘就要开始了,为了帮助同学们更好的准备面试,SIGAI 在今天的公众号文章机器学习、深度学习的核心知识点进行了总结。希望我们的文章能够帮助你顺利的通过技术面试,如果你对这些问题有什么疑问,可以关注我们的公众号,向公众号发消息,我们将会无偿 ...

Fri Oct 19 18:18:00 CST 2018 0 2597
python+机器学习 算法用到的知识点总结

1.浅述pythonargsort()函数的用法 (1).先定义一个array数据 (2).现在我们可以看看argsort()函数的具体功能是什么: 输出定义为y=array([3,0,2,1,4,5])。 我们发现argsort()函数是将x的元素 ...

Wed May 24 04:52:00 CST 2017 0 1418
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM