机器学习面试笔试知识点之非监督学习-K 均值聚类、高斯混合模型(GMM)、自组织映射神经网络(SOM)

机器学习面试笔试知识点之非监督学习-K 均值聚类、高斯混合模型(GMM)、自组织映射神经网络(SOM)

1. 聚类算法都是无监督学习吗?什么是聚类算法?聚类是一种机器学习技术,它涉及到数据点的分组。给定一组数据点,我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上,同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征,而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法,是许...

机器学习面试笔试知识点-贝叶斯网络(Bayesian Network) 、马尔科夫(Markov) 和主题模型(T M)2

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3.1.1 第一个问题解法遍历算法:这个是最简单的算法了,假设第一天(T=1 时刻)是晴天,想要购物,那么就把图上的对应概率相乘就能够得到了。第二天(T=2 时刻)要做的事情,在第一天的概率基础上乘上第二天的概率,依次类推,最终得到这三天(T=3 时刻)所要做的事情的概率值&...

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机器学习面试笔试知识点-贝叶斯网络(Bayesian Network) 、马尔科夫(Markov) 和主题模型(T M)1

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一、贝叶斯网络(Bayesian Network)1.对概率图模型的理解概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论,结合概率论与图论的知识,利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。对于一个实际问题,我们希望能够挖掘隐含在数据中的知识。概率图模型构建了这样一幅图,用观测结点表示观测到的数据,用隐...

AI工程师面试知识点:神经网络相关

AI工程师面试知识点:神经网络相关

AI工程师面试知识点:神经网络相关(http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo) 

校招面试知识点复习之计算机网络

1电路交换与分组交换 2因特网的分层模型 3UDP和TCP详解 4选路和转发 5IP 选路算法 7多路访问协议 8地址解析协议ARP 9交换机与路由器的比较 10简答题部分 RIP工作原理 说明局域网的介质访问控制协议的主要目的并概述CSMACD协议的工作过程 MAC地址和IP地址有什么本质区别 作...

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