【机器学习】SVM面试题：简单介绍一下SVM？支持向量机SVM、逻辑回归LR、决策树DT的直观对比和理论对比，该如何选择？SVM为什么采用间隔最大化？为什么要将求解SVM的原始问题转换为其对偶问题？
介绍一下SVM （1）简单介绍一下SVM 支持向量机(support vector machines,SVM)是一种二分类模型。分为 线性可分支持向量机：训练数据线性可分，通过硬间隔最大化学习一个线性的分类器，又称为硬间隔支持向量机。线性支持向量机：训练数据近似线性可分，通过软间隔最大化学习一个线性...
【机器学习】支持向量机SVM、逻辑回归LR、决策树DT的直观对比和理论对比，该如何选择（面试回答）？
1、支持向量机SVM、逻辑回归LR、决策树DT的直观对比和理论对比，该如何选择？ （1）直观区别： 逻辑回归：逻辑回归的决策边界总是一条直线（或者一个平面，在更高维度上是超平面），逻辑回归方法得到的决策边界总是线性的，并不能得到这里需要的环状边界。因此，逻辑回归适用于处理接近线性可分的分类问题。 决策树：决策树是按照层次结构的规则生成的，决策规则只是用平行于轴线的直线将特征空间切分，如果边...
【机器学习】提供学习率的直观解释
引言 在机器学习和深度学习中，学习率（learning rate）是一个至关重要的超参数，它直接影响模型的训练速度和最终性能。尽管其概念简单，学习率的选择和调整却是训练过程中最具挑战性的部分之一。本文将详细分析学习率的定义、作用、直观解释、选择方法及其在不同优化算法中的应用和影响。 学习率的定义与作用 学习率是梯度下降优化算法中的一个关键参数，控制每次参数更新的步长。在训练神经网络时，学习...
Scikit-learn与可视化：让机器学习结果更直观
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过让计算机从数据中学习规律和模式，从而实现智能化的决策和预测。然而，机器学习的模型和算法往往复杂难懂，如何将这些模型的输出结果以直观的方式展现给用户，成为了一个重要的问题。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Scikit-learn和可视化工具，让机器学习的结果...
机器学习PAI有一个现象，为什么这么直观高效的拖方式建模没有流行开呢？
机器学习PAI有一个现象，我在淘宝上搜索 机器学习，神经网络等关键词，问了几十个相关的客服是否熟悉azure的机器学习或阿里云的pai或腾讯云TI平台操作，都说不清楚，大家只会python代码建模。为什么这么直观高效的拖方式建模没有流行开呢？很纳闷啊
【通俗易懂】机器学习中 L1 和 L2 正则化的直观解释
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