标签： 机器学习

高斯混合模型(GMM)的工作原理主要有以下几个部分:一、模型定义GMM假设数据来自K个多元高斯分布的混合: π… 继续阅读 高斯混合模型(GMM)的工作原理是什么？

深度学习中常用的数据增强技巧主要包括:一、翻转对图像随机水平翻转或者垂直翻转。 二、裁剪对图像随机裁剪一部分后… 继续阅读 深度学习中常用的数据增强方法有哪些？

PyTorch和TensorFlow存在以下主要区别:i、使用方式PyTorch使用面向对象的方式定义计算图,… 继续阅读 PyTorch和TensorFlow的区别是什么？

数据归一化在机器学习中的好处主要有以下几个方面:i、避免优化不平衡如果特征的范围存在较大差异,梯度下降优化就会… 继续阅读 机器学习中数据归一化的好处是什么？

人工神经网络和生物神经元存在以下主要区别:i、发展背景人工神经网络是受生物神经元启发而来的计算模型。但正在逐渐… 继续阅读 【机器学习】人工神经网络和生物神经元的区别是什么？

主要的 activation function有:一、Sigmoid 函数Sigmoid 函数的表达式为: 值… 继续阅读 【机器学习】neural network的activation function有哪些？

评价聚类的主要方法包括:一、轮廓系数轮廓系数 计算每个样本与其簇内所有其他点的平均距离与与最近簇之间的平均距离… 继续阅读 聚类算法的评价方法有哪些？

K折交叉验证的主要步骤为:i、将数据随机分成K等份将所有样本随机分成K个相同大小的集合。通常K取值5或10。 … 继续阅读 K折交叉验证的步骤是什么？

常用的正则化技巧主要包括:一、L1正则化L1正则通过添加|θ|到代价函数中来实现正则化。它的作用是: 产生稀疏… 继续阅读 正则化技巧有哪些？各自的作用是什么？

特征选择是从原始特征子集中选择出最相关和无冗余的特征。它的目的是: 减小过拟合:少量特征可以减小模型复杂度,降… 继续阅读 什么是特征选择，如何进行特征选择？代码举例讲解

Bias和Variance是影响模型性能的两个重要来源:一、BiasBias是模型本身存在的偏差,表示模型无法… 继续阅读 Bias和Variance如何影响模型性能？

PCA(主成分分析)是一个用于降低维度的算法。它的原理和过程主要包括:i、留下方差最大的特征PCA通过找到数据… 继续阅读 【机器学习】PCA可以用来降维的原理是什么？

Bagging和Boosting都是一种集成学习方法。它们之间存在以下主要区别:i、采样方式Bagging使用… 继续阅读 集成学习 algorithms中的bagging和boosting的区别是什么？

Python实现决策树算法的主要步骤为:i、划分节点在每个节点,根据信息增益选择最优的特征来划分。计算划分信息… 继续阅读 Python实现决策树算法的步骤是什么？

CART和ID3是两种常见的决策树算法。他们之间的主要区别在于:i、划分方式CART使用基于信息增益的方式对节… 继续阅读 【机器学习】CART和ID3算法的区别是什么？

随机森林算法是一种集成学习方法。它的原理主要包括以下几个方面:i、bagging随机森林使用bagging(带… 继续阅读 随机森林算法的原理是什么？

常用的深度学习框架主要有:一、TensorFlow优点: 从Google而来,生态成熟 低水平API,易控制模… 继续阅读 深度学习框架有哪些？各自的优缺点是什么？

二分类和多分类问题是机器学习中常见的两类分类任务。 他们之间存在以下主要区别: 一、类别数量二分类问题只有两个… 继续阅读 二分类和多分类问题的区别是什么？

最大熵模型主要使用最大熵原理与EM算法进行参数估计:一、最大熵原理最大熵原理指:在符合已知信息的条件下,选择熵… 继续阅读 最大熵模型的学习算法有哪些？

交叉验证和网格搜索是机器学习中的两个重要技巧。它们的关系主要有以下几个方面:一、寻优目标它们的共同目标是寻找模… 继续阅读 交叉验证和网格搜索的关系是什么？