原文:机器学习笔试知识点

Q . 在回归模型中,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:选择合适的多项式阶数非常重要。如果阶数过大,模型就会更加复杂,容易发生过拟合 如果阶数较小,模型就会过于简单,容易发生欠拟合。如果有对过拟合和欠拟合概念不清楚的,见下图所 ...

2019-08-26 12:59 0 415 推荐指数:

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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
机器学习的几个知识点记录(转)

的复杂度。测试误差和训练误差之间差一个规则项,其公式为:      模型越复杂说明模型越不稳定,学习到 ...

Fri Aug 26 05:29:00 CST 2016 0 1468
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
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
常见的机器学习&数据挖掘知识点

原文:http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/47840255 常见的机器学习&数据挖掘知识点 转载请说明出处 Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差 ...

Wed Oct 12 01:49:00 CST 2016 0 2912
Python机器学习笔记:不得不了解的机器学习知识点(2)

      之前一篇笔记: Python机器学习笔记:不得不了解的机器学习知识点(1) 1,什么样的资料集不适合用深度学习? 数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势。 数据集没有局部相关特性,目前深度学习表现比较好的领域主要是图像 ...

Sat Aug 31 19:37:00 CST 2019 2 1129
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,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
 
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