【机器学习】采用 EM 算法求解的模型有哪些，为什么不用牛顿法或梯度下降法？(面试回答)
（1）概念 EM算法称为期望最大化算法，分为两步，求期望和求极大值。 （2）基本思想 首先根据己经给出的观测数据，估计出模型参数的值；然后再依据上一步估计出的参数值估计缺失数据的值，再根据估计出的缺失数据加上之前己经观测到的数据重新再对参数值进行估计，然后反...
【机器学习】解释对偶的概念及SVM中的对偶算法？(面试回答)
对偶的概念？ （1）概念对偶一般来说是以一对一的方式，常常通过某个对合算子，把一种概念、公理或数学结构转化为另一种概念、公理或数学结构：如果A的对偶是B，那么B的对偶是A。在强对偶性成立的情况下由对偶问题可以得到主问题的最优下界，对偶问题是凸优化问题，可以进行较好的求解。...
机器学习算法面试题汇总(2022.2.10更新)
1.机器学习1.题目： 在某神经网络的隐层输出中，包含-1.5，那么该神经网络采用的激活函数不可能是（）❤A.sigmoid B.tanh C.relu答案： ABC解析：A.sigmoid函数（应该是特指的Logistic函数）的值域为(0, 1)B.tanh函数的值域为(-1, 1)C.relu函数的值域为[0,....
9 大主题！机器学习算法理论面试题大汇总
机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时，我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。算法理论基础不仅包含基本概念、数学基础，也包含了机器学习、深度学习相关。今天给大家推荐一个不错的算法理论基础面试题汇总资源，已开源~首先放上这份开源面试题汇总的地址：https://github.com/sladesha/Reflection_Summary其作者是 Sla....
Python机器学习算法面试题，唯一的缺点就是资料太充足，史上最全！
朴素贝叶斯P(A∩B)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B) 所以有：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别 工作原理 假设现在有样本x=(a1,a2,a3,…an)这个待分类项(并认为x里面的特征独立)再假设现在有分类目标Y={y1,y2,y3,y4..yn}那么max(P(....
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