原文:机器学习常见面试题—支持向量机SVM

前言 总结了 年找实习时,在头条 腾讯 小米 搜狐 阿里等公司常见的机器学习面试题。 支持向量机SVM 关于min和max交换位置满足的 d lt p 的条件并不是KKT条件 Ans:这里并非是KKT条件,要让等号成立需要满足strong duality 强对偶 ,之后有学者在强对偶下提出了KKT条件。KKT条件成立需要满足constraint qualifications,而constraint ...

2020-04-18 17:21 0 845 推荐指数:

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机器学习常见面试题

) (4)L2范式是对应参数向量的平方和,再求平方根 (5)L2范式是为了防止机器学习的过拟合,提升模型的泛化 ...

Tue May 23 01:17:00 CST 2017 0 15385
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 ...

Wed Aug 09 05:59:00 CST 2017 0 8412
机器学习支持向量SVM

感谢中国人民大学胡鹤老师,课程深入浅出,非常好 一、关于SVM 可以做线性分类、非线性分类、线性回归等,相比逻辑回归、线性回归、决策树等模型(非神经网络)功效最好 传统线性分类:选出两堆数据的质心,并做中垂线(准确性低)——上图左 SVM:拟合的不是一条线,而是两条平行线,且这两条 ...

Mon Oct 30 18:11:00 CST 2017 0 1965
机器学习面试问题整理(2) — SVM支持向量

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
coursera机器学习-支持向量SVM

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得; #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要、难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点; #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末。博主能力有限,若有错误,恳请指正; #------------------------------------------------ ...

Sat Dec 07 21:42:00 CST 2013 0 2447
Python机器学习算法 — 支持向量SVM

SVM--简介 支持向量(Support Vector Machines)是一种二分类模型,它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化,最终转化为一个凸二次规划问题来求解。 在机器学习领域,是一个有监督的学习模型,通常用来进行 ...

Fri Jun 29 07:42:00 CST 2018 0 1017
 
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