机器学习常见面试题整理
By Kubi Code 文章目录 1. 有监督学习和无监督学习的区别 2. 正则化 3. 过拟合 3.1. 产生的原因 3.2. 解决方法 4. 泛化能力 5. 生成模型和判别模型 6. 线性分类器与非线性分类器 ...
原文：机器学习常见面试题
L 范式和L 方式的区别 L 范式是对应参数向量绝对值之和 L 范式具有稀疏性 L 范式可以用来作为特征选择，并且可解释性较强 这里的原理是在实际Loss function中都需要求最小值，根据L 的定义可知L 最小值只有 ，故可以通过这种方式来进行特征选择 L 范式是对应参数向量的平方和，再求平方根 L 范式是为了防止机器学习的过拟合，提升模型的泛化能力 优化算法及其优缺点 温馨提示：在回答面 ...
2017-05-22 17:17 0 15385 推荐指数：
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