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机器学习面试知识点总结
作者:weixin_40725706 | 2024-04-04 23:14:40
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机器学习面试
文章目录
计算学习理论
过拟合与欠拟合
过拟合
欠拟合
偏差与方差
最大似然估计与贝叶斯估计
极大似然估计
贝叶斯决策论
贝叶斯估计
特征工程与特征选择
特征工程
逐层归一化
特征选择
模型融合
融合策略
评估方法与评价指标
评估方法
评价指标
优化算法
正则化
深度模型中的优化
采样
聚类与降维
聚类
降维
SVM
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决策树
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Bagging(降低方差)
随机森林
融合策略
计算学习理论
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.该学习算法能够在多项式时间内从合理数量的训 练数据中学习到一个近似正确的假设
没有免费午餐定理
,不存在某种算法对所有问题(有限的搜索空间内)都有效,不能脱离具体问题来谈论算法的优劣,任何算法都有局限性.必须要“具体问 题具体分析。
奥卡姆剃刀
,简单的模型泛化能力更好.如果有两个性能相近 的模型,我们应该选择更简单的模型
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,为世界上不存在相似性的客观标准,一切相似性的标准都是主观的。
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根据大数定理可知,当训练集大小 | 本文内容由网友自发贡献,转载请注明出处:
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