【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...
Interview：算法岗位面试—10.24下午—上海某软件公司(机器学习，上市)电话面试—考察SVM、逻辑回归、降低过拟合、卷积网络基础等
电话面试考点 博主今天中午15点~17点，有家科技公司的在线笔试，题目还算简单，编程是英文的题目。期间有好几个电话打过来，等我笔试结束，又打电话过来时，我才去接的电话。 电话中技术面试，先是自我介绍，我大概介绍了四五分钟。然后接着问了我SVM算法的特点&#x...
Interview：算法岗位面试—10.12上午—上海某科技公司图像算法岗位(偏图像算法，互联网AI行业)技术面试考点之LoR逻辑回归的底层代码实现、特征图计算公式
其实，考察的知识点，博主都做过，但是，emmm，这些知识点，在我写代码中，几乎不会用到，so，会遗忘。所以，还需要下功夫，去多回忆回忆啦。 此次面试过程中，直接手推了整个CNN的发展历史，写满了整个黑板&#...
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