机器学习面试经验总结

本文深入探讨了机器学习中的关键优化方法,包括SVM的支持向量机理论及其推导,logistic回归原理,以及两种重要的优化手段——梯度法与牛顿法。梯度法通过平面逼近的方式实现局部最优解的寻找,而牛顿法则采用曲面逼近来提高优化效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

SVM及其推导必考
logistic回归

优化方法:
梯度法:用平面逼近局部
牛顿法:用曲面逼近局部

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