原文:深度学习机器学习面试问题准备

转自:http: blog.csdn.net woaidapaopao article details 第一部分:深度学习 神经网络基础问题 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对参数进行一层一层的求导。这里重点强调:要将参数进行随机初始化而不是全部置 ,否则所有隐层的数值都会与输入相关,这称为对称失效。大致过程是: 首 ...

2018-03-09 18:56 2 15929 推荐指数:

查看详情

深度学习机器学习顶会

计算机视觉 Computer Vision 会议: AAAI: AAAI Conference on Artificial IntelligenceACCV: Asian Conferenc ...

Fri Jun 04 03:25:00 CST 2021 0 278
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: 1)监督与非监督 ...

Sat Apr 01 07:31:00 CST 2017 0 8640
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 ...

Wed Jul 10 02:26:00 CST 2019 0 4911
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 ...

Mon Nov 08 18:53:00 CST 2021 0 180
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 ...

Tue May 09 17:51:00 CST 2017 0 1283
深度学习面试问题总结

在此记录下常见的深度学习面试问题。 softmax函数导数的推导 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解。softmax就是将原来输出通过softmax函数一作用,就映射成为(0,1)的值,而这些值的累和为1(满足概率的性质 ...

Sat Jul 13 06:38:00 CST 2019 0 5112
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 ...

Sun Feb 24 17:09:00 CST 2019 0 827
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM