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人工智能、深度学习、机器学习常见面试题161~180

2024-06-21 50

161.谈谈判别式模型和生成式模型?

162.L1和L2的区别。

163.LSTM结构推导,为什么比RNN好?

164.请简要说说一个完整机器学习项目的流程。

165.hash 冲突及解决办法?

166.简单说下有监督学习和无监督学习的区别?

167.了解正则化么?

168.协方差和相关性有什么区别?

169.什么是卷积?

170.什么是CNN的池化pool层?

171.什么是生成对抗网络

172.哪些机器学习算法不需要做归一化处理?

173.梯度下降法找到的一定是下降最快的方向么?

174.标准化与归一化的区别?

175.优化Kmeans。

176.什么是对偶?

177.如何进行特征选择?

178.SVD和PCA区别

179.数据不平衡问题。

180.为什么LSTM模型中既存在Sigmoid又存在Tanh两种激活函数?

161.谈谈判别式模型和生成式模型?

判别方法:由数据直接学习决策函数 Y = f(X),或者由条件分布概率 P(Y|X)作为预测模型,即判别模型。

生成方法:由数据学习联合概率密度分布函数 P(X,Y),然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型,即生成模型。

由生成模型可以得到判别模型,但由判别模型得不到生成模型。

常见的判别模型有:K近邻、SVM、决策树、感知机、线性判别分析(LDA)、线性回归、传统的神经网络、逻辑斯蒂回归、boosting、条件随机场

常见的生成模型有:朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、高斯混合模型、文档主题生成模型(LDA)、限制玻尔兹曼机

162.L1和L2的区别。

L1范数(L1 norm)是指向量中各个元素绝对值之和,也有个美称叫“稀疏规则算子”(Lasso regularization)。
比如 向量A=[1,-1,3], 那么A的L1范数为 |1|+|-1|+|3|.
简单总结一下就是:
L1范数: 为x向量各个元素绝对值之和。

原文链接:https://blog.csdn.net/ccsss22/article/details/126375894?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171851498816800185882027%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171851498816800185882027&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-9-126375894-null-null.nonecase&utm_term=AI%E9%9D%A2%E8%AF%95

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