[百面机器学习]经典算法Q&A

博客围绕LR、决策树和SVM展开。对比了LR与线性回归的异同,介绍决策树常用启发函数,探讨线性可分点在SVM超平面投影的线性可分性,证明高斯核SVM存在训练误差为0的参数,还提及LR处理多标签分类及决策树剪枝方法,确认误差为0的SVM分类器存在。

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

目录

 

1、LR想必线性回归,有何异同?

2、决策树有哪些常用的启发函数?

3、线性可分的两类点在SVM分类超平面上的投影仍然线性可分吗?

4、证明存在一组参数使得高斯核SVM的训练误差为9

5、LR处理多标签分类问题

6、如何对于决策树进行剪枝?

7、误差为0的SVM的分类器一定存在?


1、LR相比线性回归,有何异同?

LR是分类问题,线性回归是回归问题

LR的因变量是离散的,线性回归的因变量是连续的

它们都使用了梯度下降法和极大似然估计法来建模求解

2、决策树有哪些常用的启发函数?

ID3 最大信息增益

C4.5 信息增益比

CART GINI

3、线性可分的两类点在SVM分类超平面上的投影仍然线性可分吗?

不可分,很容易想到。

4、证明存在一组参数使得高斯核SVM的训练误差为0?

确实存在

5、LR处理多标签分类问题

如果1个样本只对应1个分类,那么使用多项LR就可以。

如果1个样本对应多个分类,那么训练n个二分LR分类器(n是分类的个数)

6、如何对于决策树进行剪枝?

预剪枝

后剪枝

7、误差为0的SVM的分类器一定存在?

一定至少有一个解可以保证这样的分类器存在

深度学习物体检测是机器学习的一个重要研究领域。它主要利用深度神经网络来识别和定位图像中的物体。 深度学习物体检测通常包括两个主要任务:分类和定位。分类任务是指识别图像中的物体属于哪个类别,而定位任务是指确定物体在图像中的位置和边界框。 深度学习物体检测的流程一般包括以下几个步骤。首先,需要收集和标记大量包含物体的图像数据集。然后,利用这些数据集来训练深度神经网络。在训练过程中,网络会通过多次迭代来调整权重和参数,以使得网络能够更好地识别和定位物体。训练完成后,我们可以使用网络对新的图像进行物体检测。 在深度学习物体检测中,一种常用的网络结构是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)。CNN可以通过多层卷积和池化操作来提取图像的特征。在物体检测任务中,通常会在网络的最后添加额外的全连接层和边界框回归层,来进行物体类别的分类和位置定位。 常见的深度学习物体检测算法包括:R-CNN(Region-based Convolutional Neural Networks)、Fast R-CNN、Faster R-CNN和YOLO(You Only Look Once)等。这些算法在准确率和速度上各有优劣,可以根据具体的应用场景选择合适的算法。 深度学习物体检测在图像处理、计算机视觉和自动驾驶等领域有着广泛的应用。它可以帮助我们准确地识别和定位图像中的物体,从而实现自动化的目标检测和跟踪。随着硬件和算法的不断发展,深度学习物体检测的性能和效率也在不断提升,为实际应用提供了更多可能性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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