全部标签

机器学习

最新随机最多浏览最多喜欢最多评论

- 0
Python
L1范数(norm)和L2范数(norm)的区别【详细介解】

今天爱分享给大家带来L1范数(norm)和L2范数(norm)的区别【详细介解】，希望能够帮助到大家。 L1范

爱分享2020-12-24 15:49:07
- 0
Python
决策树分类器优缺点有哪些【面试题详解】

今天爱分享给大家带来决策树分类器优缺点有哪些【面试题详解】，希望能够帮助到大家。优点： 1）不需要任何领域知

爱分享2020-12-24 19:20:15
- 0
Python
VC维是什么【面试题详解】

今天爱分享给大家带来VC维是什么【面试题详解】，希望能够帮助到大家。 VC维是模型的复杂程度，模型假设空间越大

爱分享2020-12-25 15:27:32
- 0
Python
贝叶斯定理是什么【详细讲解】

今天爱分享给大家带来贝叶斯定理是什么【详细讲解】，希望能够帮助到大家。在引出贝叶斯定理之前，先学习几个定义：

爱分享2020-12-24 17:33:31
- 0
Python
核函数常用的有哪些【面试题详解】

今天爱分享给大家带来核函数常用的有哪些【面试题详解】，希望能够帮助到大家。我们通常说的核函数指的是正定和函数

爱分享2020-12-25 11:11:08
- 0
Python
XGB特征重要性程度是怎么判断的【面试题详解】

今天爱分享给大家带来XGB特征重要性程度是怎么判断的【面试题详解】，希望能够帮助到大家。官网上给出的方案，t

爱分享2020-12-26 16:07:13
- 0
Python
平方损失函数（最小二乘法, Ordinary Least Squares ）【图文详解】

今天爱分享给大家带来平方损失函数（最小二乘法, Ordinary Least Squares ）【图文详解】，

爱分享2020-12-24 15:24:02
- 0
Python
特征选择如何进行【详细讲解】

今天爱分享给大家带来特征选择如何进行【详细讲解】，希望能够帮助到大家。特征选择是一个重要的数据预处理过程，主

爱分享2020-12-24 18:49:42
- 0
Python
SVM、LR、决策树的对比【面试题详解】

今天爱分享给大家带来SVM、LR、决策树的对比【面试题详解】，希望能够帮助到大家。模型复杂度：SVM支持核函

爱分享2020-12-25 15:15:36
- 0
Python
L1范数(norm)和L2范数(norm)正则先验分别服从什么分布【面试题详解】

今天爱分享给大家带来L1范数(norm)和L2范数(norm)正则先验分别服从什么分布【面试题详解】，希望能够

爱分享2020-12-24 15:50:42
- 0
Python
支持向量机分类器优缺点有哪些【面试题详解】

今天爱分享给大家带来支持向量机分类器优缺点有哪些【面试题详解】，希望能够帮助到大家。优点： 1）可以解决小样

爱分享2020-12-24 19:20:29
- 0
Python
模型受到低偏差和高方差问题的困扰使用哪种算法来解决问题【面试题详解】

今天爱分享给大家带来模型受到低偏差和高方差问题的困扰使用哪种算法来解决问题【面试题详解】，希望能够帮助到大家。

爱分享2020-12-25 15:29:52
- 0
Python
随机森林如何处理缺失值【详细讲解】

今天爱分享给大家带来随机森林如何处理缺失值【详细讲解】，希望能够帮助到大家。解析一众所周知，机器学习中处

爱分享2020-12-24 17:59:18
- 0
Python
Boosting和Bagging的区别是什么【面试题详解】

今天爱分享给大家带来Boosting和Bagging的区别是什么【面试题详解】，希望能够帮助到大家。（1）

爱分享2020-12-25 11:11:44
- 0
Python
XGBoost和GBDT的区别有哪些【面试题详解】

今天爱分享给大家带来XGBoost和GBDT的区别有哪些【面试题详解】，希望能够帮助到大家。 1、算法层面：

爱分享2020-12-26 16:07:58
- 0
Python
指数损失函数（Adaboost）【图文详解】

今天爱分享给大家带来指数损失函数（Adaboost）【图文详解】，希望能够帮助到大家。学过Adaboost算

爱分享2020-12-24 15:34:58
- 0
Python
如何衡量分类器的好坏【详细讲解】

今天爱分享给大家带来如何衡量分类器的好坏【详细讲解】，希望能够帮助到大家。这里首先要知道TP、FN（真的判成

爱分享2020-12-24 18:52:44
- 0
Python
KNN最近邻分类算法的过程是怎么样的【面试题详解】

今天爱分享给大家带来KNN最近邻分类算法的过程是怎么样的【面试题详解】，希望能够帮助到大家。 1. 计算测试样

爱分享2020-12-25 15:16:45
- 0
Python
利用贝叶斯方法实现google”拼写检查”的功能[原理解析]

今天爱分享给大家带来利用贝叶斯方法实现google”拼写检查”的功能

爱分享2020-12-24 15:53:20
- 0
Python
K近邻分类器优缺点有哪些【面试题详解】

今天爱分享给大家带来K近邻分类器优缺点有哪些【面试题详解】，希望能够帮助到大家。优点： 1）思想简单，理论成

爱分享2020-12-24 19:20:45
- 0
Python
KNN和KMEANS聚类（kmeans clustering）有什么不同【面试题详解】

今天爱分享给大家带来KNN和KMEANS聚类（kmeans clustering）有什么不同【面试题详解】，希

爱分享2020-12-25 15:31:15
- 0
Python
随机森林如何评估特征重要性【详细讲解】

今天爱分享给大家带来随机森林如何评估特征重要性【详细讲解】，希望能够帮助到大家。衡量变量重要性的方法有两种，

爱分享2020-12-24 18:42:31
- 0
Python
逻辑回归的优缺点有哪些【面试题详解】

今天爱分享给大家带来逻辑回归的优缺点有哪些【面试题详解】，希望能够帮助到大家。优点： 1. 结构简单，可解释

爱分享2020-12-25 11:16:35
- 0
Python
XGB和lightGBM在节点分裂时候的区别是什么【面试题详解】

今天爱分享给大家带来XGB和lightGBM在节点分裂时候的区别是什么【面试题详解】，希望能够帮助到大家。 x

爱分享2020-12-26 16:08:28