機器學習常見面試題整理
By Kubi Code 文章目錄 1. 有監督學習和無監督學習的區別 2. 正則化 3. 過擬合 3.1. 產生的原因 3.2. 解決方法 4. 泛化能力 5. 生成模型和判別模型 6. 線性分類器與非線性分類器 ...
原文：機器學習常見面試題
L 范式和L 方式的區別 L 范式是對應參數向量絕對值之和 L 范式具有稀疏性 L 范式可以用來作為特征選擇，並且可解釋性較強 這里的原理是在實際Loss function中都需要求最小值，根據L 的定義可知L 最小值只有 ，故可以通過這種方式來進行特征選擇 L 范式是對應參數向量的平方和，再求平方根 L 范式是為了防止機器學習的過擬合，提升模型的泛化能力 優化算法及其優缺點 溫馨提示：在回答面 ...
2017-05-22 17:17 0 15385 推薦指數：
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