面试相关
关注
分享
扫一扫
文章平均质量分 79
LintaoD
勤学阶段！！
展开
-
面经背诵
机器学习各算法介绍1. SVM SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。SVM是一种二类分类的模型，它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。特性：SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律，因此不同于现有的统计方法非线性映射是SVM方法的理论基础...原创 2018-08-10 11:23:23 · 654 阅读 · 0 评论 -
机器学习面经
机器学习面经1. 机器学习常见面试问题算法要从以下几个方面来掌握： 产生背景，适用场合（数据规模，特征维度，是否有 Online 算法，离散/连续特征处理等角度）；原理推导（最大间隔，软间隔，对偶）；求解方法（随机梯度下降、拟牛顿法等优化算法）；优缺点，相关改进；和其他基本方法的对比；1.1 各模型优缺点SVM特性：非线性映射是SVM方法的理论基础，SVM利...原创 2018-08-10 11:27:02 · 1633 阅读 · 0 评论