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 ...
原文：机器学习知识点总结（1）
一 列举常用的最优化方法 梯度下降法 牛顿法， 拟牛顿法 坐标下降法 梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。 梯度下降法的关键点 梯度下降法沿着梯度的反方向进行搜索，利用了函数的一阶导数信息。梯度下降法的迭代公式为： 根据函数的一阶泰勒展开，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 的点处，每次迭代时函数值一定会下降。需要设置学习 ...
2019-12-23 15:02 0 1063 推荐指数：
相关推荐
机器学习笔试知识点
Q1. 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 ...
机器学习和深度学习知识路线及知识点总结
数据预处理 1、深度学习中的数据预处理有哪些方式？ 1、 数据归一化。包括高斯归一化、最大最小值归一化等。 2、 白化。许多深度学习算法都依赖于白化来获得更好的特征。所谓的白化，以PCA白化来说，就是对PCA降维后的数据的每一列除以其特征值的根号。 2、为什么需要 ...
机器学习与深度学习核心知识点总结
导言 一年一度的校园招聘就要开始了，为了帮助同学们更好的准备面试，SIGAI 在今天的公众号文章中对机器学习、深度学习的核心知识点进行了总结。希望我们的文章能够帮助你顺利的通过技术面试，如果你对这些问题有什么疑问，可以关注我们的公众号，向公众号发消息，我们将会无偿 ...
python+机器学习 算法用到的知识点总结
1.浅述python中argsort()函数的用法 （1）.先定义一个array数据 （2）.现在我们可以看看argsort()函数的具体功能是什么： 输出定义为y ...
机器学习面试知识点总结(不断补充中)
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，注意点，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 ...
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 ...
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： ...