机器学习平台 PAI面试笔试的相关内容

机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估2

三、降维方法常见的降维方法有主成分分析、线性判别分析、等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射、局部保留投影、MDS多维缩放、流行学习。1.线性判别分析（LDA）线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的降维方法。和主成分分析PCA不考虑样本类别输出...

机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估1

一、特征工程有哪些？特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。主要讨论以下两...

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

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&...

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

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...

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（Loss Function）MSE（均方误差） J=12m∑i=1m(yi′−yi)2通过梯度下降法或正规方程（ θ=(xTx)−1xTy ）求出使得代价函数最小的参数两者区别梯度下降正规方程需要选择学习率不需要当特征数量较大时也能...

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更新时间 2023-12-14 18:17:07

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