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 ...

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： 1）监督与非监督 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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？ ...

转：http://www.chinakdd.com/article-oyU85v018dQL0Iu.html 前言： 　　找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对 ...

(1) 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记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性低。 无监督学习： 　　　　对没有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以发现训练样本 ...