机器学习面试问题总结
判别式模型和生成式模型的区别？ 判别方法：由数据直接学习决策函数 Y = f（X），或者由条件分布概率 P（Y|X）作为预测模型，即判别模型。 生成方法：由数据学习联合概率密度分布函数 P（X,Y）,然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即生成模型。 由生成模型可以得到判别模型 ...
原文：机器学习面试问题汇总
伪代码实现：LR 梯度下降 最小二乘 KNN Kmeans LR,SVM,XGBOOST推公式 手推 LR,SVM,RF,KNN，EM，Adaboost,PageRank，GBDT，Xgboost，HMM，DNN，推荐算法，聚类算法，等等机器学习领域的算法 基本知识： 监督与非监督区别 是否有监督 supervised ，就看输入数据是否有标签 label 。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签 ...
2017-03-31 23:31 0 8640 推荐指数：
相关推荐
深度学习机器学习面试问题准备
转自：http://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273 第一部分：深度学习 1、神经网络基础问题 （1）Backpropagation（要能推倒） 后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则 ...
机器学习面试问题大概梳理(转)
一、朴素贝叶斯 有以下几个地方需要注意： 1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置 ...
六万字总结机器学习面试问题
面试的经验分享。在文中提到和小伙伴整理了算法岗面试时遇到的常见知识点及回答，本想着授人以渔，但没想到大家 ...
机器学习面试问题整理(2) — SVM支持向量机
文章目录 概述 SVM原理及推导 SVM与随机森林比较 SVM为什么要引入拉格朗日的优化方法。 SVM原问题和对偶问题关系？ SVM在哪个地方引入的核函数 ...
机器学习面试问题整理(1) — LR逻辑斯蒂回归
文章目录 概述 logistics公式及推导 LR为什么用sigmoid函数， 为什么不用其他函数？ ...
真实面试问题汇总(一)
说一下STRING SRINGBUFFER STRINGBUILDER的区别？参考:https://blog.csdn.net/u011941673/article/details/77969 ...
面试问题及知识汇总
项目 工作中遇到的印象深刻的问题 介绍一个项目中遇到的问题 挑复杂的，能说清楚就行，不一定是自己做的 DDCI的性能优化 基于LDAP的嵌套的group信息进行权限配置和检查，一方面可以放到 ...