机器学习基础与优化
- 原文作者
- 李文乐 其中第 1—9 题来自李文乐编写的文档：第 1—5 题为 CRF，第 6—9 题为 HMM。
超参数的选择⽅法有哪些？⾄少列出 4 种以上来说明，并说出其优缺点。
原题什么是 XGBoost 模型？说明⼀下其技术细节。
原题怎么把 K-means 算法应⽤到⼤规模的数据上？ 有什么 Scalable 的⽅法？(hint:mini-batch, triangle inequality)
原题K-means 算法与 GMM 之间有什么关系？
原题在深度学习模型⾥，有哪些技术可以⽤来避免过拟合现象？
原题CNN ⾥⾯ POOLING 的作⽤是什么？ 卷积的作⽤是什么？
原题在分类问题⾥，最后⼀层通常使⽤ softmax，请写 softmax 函数。
原题描述⼀下 SGD, Adagrad, Adam 算法之间的区别，什么时候使⽤ SGD？ Adagrad？ Adam 算法？
原题简 单 描 述 ⼀ 下 什 么 是 Variational Autoencoder(VAE), 什 么 是 Generative Adversial Network(GAN)
原题Dropout 和 Bagging 模型的关系是什么？ 为什么 Dropout 可以起到避免过拟合 的作⽤？
原题
暂无题目