原文:機器學習常見面試題—支持向量機SVM

前言 總結了 年找實習時,在頭條 騰訊 小米 搜狐 阿里等公司常見的機器學習面試題。 支持向量機SVM 關於min和max交換位置滿足的 d lt p 的條件並不是KKT條件 Ans:這里並非是KKT條件,要讓等號成立需要滿足strong duality 強對偶 ,之后有學者在強對偶下提出了KKT條件。KKT條件成立需要滿足constraint qualifications,而constraint ...

2020-04-18 17:21 0 845 推薦指數:

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機器學習常見面試題

) (4)L2范式是對應參數向量的平方和,再求平方根 (5)L2范式是為了防止機器學習的過擬合,提升模型的泛化 ...

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

Wed Aug 09 05:59:00 CST 2017 0 8412
機器學習支持向量SVM

感謝中國人民大學胡鶴老師,課程深入淺出,非常好 一、關於SVM 可以做線性分類、非線性分類、線性回歸等,相比邏輯回歸、線性回歸、決策樹等模型(非神經網絡)功效最好 傳統線性分類:選出兩堆數據的質心,並做中垂線(准確性低)——上圖左 SVM:擬合的不是一條線,而是兩條平行線,且這兩條 ...

Mon Oct 30 18:11:00 CST 2017 0 1965
機器學習面試問題整理(2) — SVM支持向量

文章目錄 概述 SVM原理及推導 SVM與隨機森林比較 SVM為什么要引入拉格朗日的優化方法。 SVM原問題和對偶問題關系? SVM在哪個地方引入的核函數 ...

Sun Feb 24 17:09:00 CST 2019 0 827
coursera機器學習-支持向量SVM

#對coursera上Andrew Ng老師開的機器學習課程的筆記和心得; #注:此筆記是我自己認為本節課里比較重要、難理解或容易忘記的內容並做了些補充,並非是課堂詳細筆記和要點; #標記為<補充>的是我自己加的內容而非課堂內容,參考文獻列於文末。博主能力有限,若有錯誤,懇請指正; #------------------------------------------------ ...

Sat Dec 07 21:42:00 CST 2013 0 2447
Python機器學習算法 — 支持向量SVM

SVM--簡介 支持向量(Support Vector Machines)是一種二分類模型,它的目的是尋找一個超平面來對樣本進行分割,分割的原則是間隔最大化,最終轉化為一個凸二次規划問題來求解。 在機器學習領域,是一個有監督的學習模型,通常用來進行 ...

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