机器学习面试题库：41-50题（5day）

最新推荐文章于 2024-12-24 10:34:42 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-24 10:34:42 发布 · 1.1k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#面试 #机器学习 #python #人工智能

这篇博客聚焦于机器学习面试中41到50题的解答，重点讨论了Logistic Regression在分类问题中的应用和特征标准化对模型优化的重要性。同时，解释了AIC指标在选择最佳逻辑回归模型中的作用，以及LASSO正则化如何通过绝对惩罚实现变量选择。

机器学习面试题库：41-50题（5day）

在这里插入图片描述
Logistic Regression主要用来分类，是标准的解决分类问题的模型。用于回归类似的思想解决了分类问题。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
非必须，特征标准化的主要目的是实现模型的最优化。
在这里插入图片描述AIC最小的逻辑回归模型最佳。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
LASSO使用绝对惩罚，在增加惩罚项的情况

最低0.47元/天 解锁文章
机器学习面试题库：141-150题（15day）
cui1004的博客
08-23 1145
机器学习面试题库：141-150题（15day） 线性分类器有三大类：感知器准则函数、SVM、Fisher准则，而贝叶斯分类器不是线性分类器。 感知器准则函数：代价函数J=-(W*X+w0)，分类的准则是最小化代价函数。感知器是神经网络（NN）的基础，网上有很多介绍。 SVM：支持向量机也是很经典的算法，优化目标是最大化间隔（margin），又称最大间隔分类器，是一种典型的线性分类器。（使用核函数可解决非线性问题） Fisher准则：更广泛的称呼是线性判别分析（LDA），将所有样本投影到一条远点出发的直线
机器学习面试题库：131-140题（14day）
cui1004的博客
08-22 426
机器学习面试题库：131-140题（14day） 如果我们没有足够的数据来训练我们的算法，我们应该通过重复随机采样增加训练集合的大小。 决策树还可以用在数据中的聚类分析，但是聚类常常生成自然集群，并且不依赖于任何目标函数。 神经网络可以逼近方式拟合任意函数, 所以以上图都可能由神经网络通过监督学习训练得到决策边界。 Fisher线性判别函数是将多维空间中的特征矢量投影到一条直线上，也就是把维数压缩到一维。寻找这条最优直线的准则是Fisher准则：两类样本在一维空间的投影满足类内尽可能密集，类间尽可
机器学习面试题库：51-60题（6day）
cui1004的博客
08-10 364
机器学习面试题库：51-60题（6day）
41个机器学习面试题
热门推荐
wyisfish的博客
01-25 3万+
41 Essential Machine Learning Interview Questions (with answers) 一、算法理论 Q1: 什么是偏倚（bias）、方差（variable）均衡？ 偏倚指的是模型预测值与真实值的差异，是由使用的学习算法的某些错误或过于简单的假设造成的误差。它会导致模型欠拟合，很难有高的预测准确率。 方差指的是不同训练数据训练的模型的预测值之间的差
【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题6】
vector的博客
01-04 2393
这系列的题目来源于周晓飞老师期末发的题库，自留做复习用的???? ???? ???? 加油加油！ 计算题6：最大似然估计法 完全是一个数学问题了，先来复习一下最大似然估计吧。 最重要的是写出某个事件各个样本的概率P，连乘之后令导数为0来求参数。在这个题目中X=抛硬币事件，只说明了一次取值，即只要一个样本，那概率的连乘就是该概率本身了。 ...
【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题2,8+多选题15,16+单选题39,40】
vector的博客
12-25 5020
这系列的题目来源于周晓飞老师期末发的题库，自留做复习用的???? ???? ???? 加油加油！ 这两道题目都与概率图模型有关，知识点可以看这篇博文： 【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第*课-概率图模型：贝叶斯网络+马尔科夫随机场 考点：图概率分布 计算题2 第一幅图考察马尔可夫随机场的概率分布： 第二幅图考察贝叶斯模型的概率分布: 这两个题目关键就是要记住公式就不会出错。 计算题8 第一步是写出概率的因子分解式，然后根据表格里面提供的概率数据挨个计算。 答案在写公式时省
【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题5+单选题19,20+简答题21】
vector的博客
12-27 4560
这系列的题目来源于周晓飞老师期末发的题库，自留做复习用的???? ???? ???? 加油加油！ 目录计算题5ID3C4.5CART 知识点可以参考博主的这篇文章 【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第*课-非线性分类：决策树 计算题5 ID3 C4.5 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/cd6ea68a611846ca8ae98fb6265e5dc9.png?#pic_left =500) 红色数值表示和老师提供的标准答
【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【单选题5,7,69+多选题3+计算题9,10,11】
vector的博客
01-04 3681
这系列的题目来源于周晓飞老师期末发的题库，自留做复习用的???? ???? ???? 加油加油！ 目录单选题5单选题7单选题69多选题3计算题11 知识点可以参看这些博客： 【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第2课-贝叶斯决策 【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第3课-朴素贝叶斯分类器 【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第4课-高斯贝叶斯分类器+协方差矩阵 单选题5 朴素贝叶斯是条件独立而不是独立 独立：P(A1A2)=P(A1)P(A
机器学习面试题库：21-30题（3day）
cui1004的博客
08-09 1173
机器学习面试题库：11-20题（2day） 支持向量是那些最接近分离超平面的数据点。
机器学习面试题库：101-110题（11day）
cui1004的博客
08-22 397
机器学习面试题库：101-110题（11day） SVM核函数有四种：1.线性核函数 2.多项式核函数 3.sigmoid核函数 4.高斯径向基核函数 KNN算法不需要训练参数, 而所有神经网络都需要训练参数, 因此神经网络帮不上忙。 最简单的神经网络, 感知器, 其实就是线性回归的训练， 我们可以用一层的神经网络，构造对数几率回归。 这个说法是错误的, 首先, “不依赖”和”不相关”是两回事, 其次, 转化过的特征, 也可能是相关的。 链接：https://www.nowcode
机器学习考试算法例题.pptx
08-18
关于常见机器学习算法例题的解答如ID3决策树、C4.5决策树、感知器、bp神经网络、朴素贝叶斯分类、支持向量机、k-means
机器学习算法题1
bes1290的博客
10-29 714
机器学习算法题 题目说明 Elwin觉得自己在大学期间陷入了一个怪圈：不管他在学期初确立了多么严格的工作习惯，他最终 都会陷入到某个固定的工作节奏中。为此，Elwin请你帮他建立马尔科夫链模型，请你帮他分析分 析发生这种情况的原因。为了简化题目难度，我们可以认为Elwin在生活中只会干三件事：玩手 机，工作，学习。 Elwin给你提供了一些他的生活规律： 玩手机后，有90%的概率继续玩手机，7.5%的概率工作，2.5%的概率学习； 工作后，有15%的概率玩手机，80%的概率继续工作，5%的概率学习； 学习后
机器学习基础知识点题库
weixin_49502029的博客
04-10 5391
对题库答案进行整理，很多图片来源于网站
机器学习计算题——朴素贝叶斯
不甘平凡的码农
12-30 1485
例题1 例题2 例题3
机器学习题库
最新发布
weixin_75141231的博客
12-24 3005
机器学习-题库 1、下列属于有监督算法的是() A、 决策树 B、K-均值C、贝叶斯D、SVM 答案： ACD 2、机器学习在自然语言处理领域的应用不包括（）。 A、问答系统 B、 信息收取 C、 病理分析D、实时翻译 答案：C 3、机器学习是人工智能里面一个非常重要的技术，深度学习是机器学习里面 的一种方法。(✓) 4、以下哪个步骤将原始数据进行变换、变量相关性、标准化等任务()。
机器学习（王衡军）练习题及答案
Katelalala的博客
07-02 4678
机器学习部分练习题及答案
机器学习专项练习题
快乐星球小怪兽的博客
04-01 6306
之所以说监督学习和无监督学习之间并不存在一条严格的界限，是因为很难客观地区分监督者给定的一个值是特征（feature）还是目标（target）。（正确） 解答： 当深度学习网络的最后一层是一个softmax分类器时，我们可以把网络的前面部分看成是一种表示学习（Representation Learning）的计算单元。（正确） 解答： 表示学习指学习对观测样本XXX有效的表示。比如CNN参数的有监督训练是一种有监督的表示学习形式；对自动编码器和限制玻尔兹曼机参数的无监督预训练是一种无监督的表示学习形..
机器学习练习题（2）+详细讲解
weixin_45192754的博客
07-17 8129
三。判断题 1.分类任务是预测连续值。（F） 2.回归任务是预测连续值。 （T） 解析：回归和分类属于机器学习中的有监督学习。分类任务是预测离散值，回归任务是预测连续值。 3.用线性代数的方式描述函数或者方程的好处之一是书写方便。 （T） 解析：现实生活中的数据比较复杂，尚且不完备。把他们拟合成一个函数或者方程，使用线性代数来描述他们是为了书写方便。 4，Σ是求和...
机器学习练习题（1）+详细解析
weixin_45192754的博客
07-16 1万+
一。单选题 1.线性回归能完成的任务是（B） A。预测离散值 B.预测连续值 C。分类 D。聚类 解析：线性回归能完成的任务是预测连续值 知识点扩展： 机器学习： 有监督学习，有x有y（y即label标签） （1.）分类：预测结果是离散值，例如颜色和形状； （2.）回归：预测结果是连续值（断断续续），例如气温，体温，血压等； 2.无监督学习，有x没有y(只有数据，没有标签) （1.）聚类：将相...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值