t元j 一、什么是凸函数 　对于一元函数\(f(x\))，如果对于任意\(t\epsilon[0,1]\)均满足：\(f(tx_1 + (1-t)x_2) \leq tf(x_1) + (1-t) ...

二分~多分~Softmax~理预 一、简介 　在二分类问题中，你可以根据神经网络节点的输出，通过一个激活函数如Sigmoid，将其转换为属于某一类的概率，为了给出具体的分类结果，你可以取0.5作为 ...

一、你知道聚类中度量距离的方法有哪些吗？ 　1）欧式距离 　欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。即两点之间直线距离，公式比较简单就不写了 　应用场景：适用于求 ...

一、题目简述 　假设样本服从正态分布：\(N(\mu,\sigma^2)\)，写出似然估计的期望和方差 　极大似然函数是什么意思呢？ 　1）写出似然函数 　2）取对数 　　 ...

（定义，举例，实例，问题，扩充，采样，人造，改变） 一、不平衡数据集 　1）定义 　　不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量 ...

信道压缩~通~通~减 一、1 X 1的卷积核作用 　所谓信道压缩，Network in Network是怎么做到的？ 　对于如下的二维矩阵，做卷积，相当于直接乘以2，貌似看上去没什么意义： ...

什么~为什么~哪些（RSST） 一、什么是激活函数 　如下图，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function： ...

一、相同点 　第一，LR和SVM都是分类算法（SVM也可以用与回归） 　第二，如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的。 　　这里要先说明一点，那就是L ...

一、常见的损失函数 　常见的损失函数见这里：https://www.cnblogs.com/always-fight/p/9099704.html 二、关于经验风险和结构风险最小化 　模型 ...