原文:處理分類問題常用算法(一)-------算法崗面試題

交叉熵公式 參考回答: 交叉熵:設p x q x 是X中取值的兩個概率分布,則p對q的相對熵是: 在一定程度上,相對熵可以度量兩個隨機變量的 距離 ,且有D p q D q p 。另外,值得一提的是,D p q 是必然大於等於 的。 互信息:兩個隨機變量X,Y的互信息定義為X,Y的聯合分布和各自獨立分布乘積的相對熵,用I X,Y 表示: 且有I X,Y D P X,Y P X P Y 。下面,咱們 ...

2019-06-03 20:37 0 684 推薦指數:

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處理聚類問題常用算法-----算法面試題

● 什么是DBSCAN 參考回答: DBSCAN是一種基於密度的空間聚類算法,它不需要定義簇的個數,而是將具有足夠高密度的區域划分為簇,並在有噪聲的數據中發現任意形狀的簇,在此算法中將簇定義為密度相連的點的最大集合。 ● k-means算法流程 參考回答: 從數據集中隨機選擇k ...

Tue Jun 04 04:46:00 CST 2019 0 1240
推薦系統的常用算法----算法面試題

● 請你說一說推薦算法,fm,lr,embedding 參考回答: 推薦算法: 基於人口學的推薦、基於內容的推薦、基於用戶的協同過濾推薦、基於項目的協同過濾推薦、基於模型的協同過濾推薦、基於關聯規則的推薦 FM: LR: 邏輯回歸本質上是線性回歸,只是在特征 ...

Tue Jun 04 04:47:00 CST 2019 0 3289
深度學習(一)-------算法面試題

● BatchNormalization的作用 參考回答: 神經網絡在訓練的時候隨着網絡層數的加深,激活函數的輸入值的整體分布逐漸往激活函數的取值區間上下限靠近,從而導致在反向傳播時低層的神經 ...

Tue Jun 04 04:49:00 CST 2019 0 1068
深度學習(二)-----算法面試題

● 深度學習了解多少,有看過底層代碼嗎?caffe,tf? ● 除了GMM-HMM,你了解深度學習在語音識別中的應用嗎? 參考回答: 講了我用的過DNN-HMM,以及與GMM-HMM的 ...

Tue Jun 04 04:50:00 CST 2019 0 702
算法面試題積累一

1: LSTM結構推導,為什么比RNN好?答案:推導forget gate,input gate,cell state, hidden information等的變化;因為LSTM有進有出且當前的ce ...

Sat Dec 23 00:38:00 CST 2017 0 1083
深度學習(三)----算法面試題

● 神經網絡為啥用交叉熵。 參考回答: 通過神經網絡解決多分類問題時,最常用的一種方式就是在最后一層設置n個輸出節點,無論在淺層神經網絡還是在CNN中都是如此,比如,在AlexNet中最后的輸出層有1000個節點,而即便是ResNet取消了全連接層,也會在最后有一個1000個節點的輸出層 ...

Tue Jun 04 04:51:00 CST 2019 0 1120
 
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