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LR公式 0 0%
交叉熵公式 0 0%
LR和SVM 区别 0 0%
朴素贝叶斯基本原理和预测过程 0 0%
LR推导 0 0%
SVM所有核函数的了解应用,SVM的损失函数 0 0%
为什么高斯核能够拟合无穷维度 0 0%
完整推导svm一遍,还有强化学习说一说,dqn的各种trick了解多少,以及都怎么实现 0 0%
ID3,C4.5和CART三种决策树的区别 0 0%
SVM和全部数据有关还是和局部数据有关? 0 0%
SVM的损失函数 0 0%
核函数的作用 0 0%
SVM为什么使用对偶函数求解 0 0%
核函数的种类和应用场景。 0 0%
分类算法列一下有多少种?应用场景。 0 0%
SVM核函数的选择 0 0%
LR的损失函数 0 0%
LR和线性回归的区别 0 0%
生成模型和判别模型基本形式,有哪些? 0 0%
问题:如果给你一些数据集,你会如何分类(我是分情况答的,从数据的大小,特征,是否有缺失,分情况分别答的); 0 0%
问题:如果数据有问题,怎么处理; 0 0%
分层抽样的适用范围 0 0%
问题:SVM使用对偶计算的目的是什么,如何推出来的,手写推导; 0 0%
问题:SVM的物理意义是什么; 0 0%
问题:你用的模型,最有挑战性的项目 0 0%
问题:SVM的作用,基本实现原理; 0 0%
问题:SVM的硬间隔,软间隔表达式; 0 0%
机器学习中的距离计算方法? 0 0%
问题:朴素贝叶斯(naive Bayes)法的要求是? 0 0%
问题:训练集中类别不均衡,哪个参数最不准确? 0 0%
SVM中什么时候用线性核什么时候用高斯核? 0 0%
什么是支持向量机,SVM与LR的区别? 0 0%
监督学习和无监督学习的区别 0 0%
LR公式 0 0%
LR的推导,损失函数 0 0%
逻辑回归怎么实现多分类 0 0%
编辑距离 0 0%
交叉熵公式 0 0%
拟牛顿法的原理 0 0%
概率题:抽蓝球红球,蓝结束红放回继续,平均结束游戏抽取次数 0 0%
讲一下PCA 0 0%
求mk矩阵A和nk矩阵的欧几里得距离? 0 0%
.欧拉公式 0 0%
矩阵正定性的判断,Hessian矩阵正定性在梯度下降中的应用 0 0%
0~1均匀分布的随机器如何变化成均值为0,方差为1的随机器 0 0%
Lasso的损失函数 0 0%
Sfit特征提取和匹配的具体步骤? 0 0%
什么是共轭先验分布? 0 0%
概率和似然的区别? 0 0%
频率学派和贝叶斯学派的区别? 0 0%