一組可能的機器學習問題列表

  1. 線性回歸與多項式擬合的關系
  2. 最小二乘法在機器學習中的應用
  3. 梯度下降是如何實現的
  4. 貝葉斯分類器的應用場景
  5. 高斯分布與判定在哪里用到
  6. 模型的評估有哪些參數
  7. 誤差中的偏差和方差定義
  8. 訓練集分組的快捷方式
  9. 如何度量模型性能
  10. 查準率查全率的定義
  11. roc,aux的含義
  12. 正則化是什么意思
  13. k均值用來解決什么問題
  14. 解釋一下em算法的原理
  15. 決策樹是如何引入信息熵的概念的
  16. id3算法的應用場景
  17. c4.5算法中的剪枝如何理解
  18. cart算法的適用范圍
  19. 神經網絡的bp算法是誰發現的
  20. 你能用excel構建一個神經網絡模型嗎
  21. mnist模型的特征
  22. 隱馬爾可夫模型的理論基礎
  23. hmm的三個基本問題及處理邏輯
  24. 如何理解向量機和超平面
  25. 函數間隔和幾何間隔的定義
  26. 概述svm問題
  27. 非線性向量機,核函數用來解決什么問題
  28. 什么叫軟間隔向量機
  29. smo算法的基本過程
  30. 何謂余弦相似度
  31. slope one算法的邏輯過程
  32. 什么是本征值
  33. 什么是奇異值
  34. pca算法用來處理哪類問題
  35. 裝袋算法是什么?
  36. adaboost算法的邏輯
  37. 隨機森林的

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