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)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...

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