摘要：
一、什么是SVM？ 支持向量机是一种二分类模型。它是定义在特征空间上的、间隔最大的线性分类器。 间隔最大使得支持向量机有别于感知机。如果数据集是线性可分的，那么感知机获得的模型可能有很多个，而支持向量机选择的是间隔最大的那一个。 支持向量机还支持核技巧，从而使它成为实质上的非线性分类器。 支持向量机 阅读全文
posted @ 2019-01-17 21:55
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一、什么是朴素贝叶斯？ （1）思想：朴素贝叶斯假设 条件独立性假设:假设在给定label y的条件下，特征之间是独立的 最简单的概率图模型 解释: （2）重点注意：朴素贝叶斯 拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing） 为什么要做平滑处理? 零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x， 阅读全文
posted @ 2019-01-17 20:56
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一、什么是高斯判别模型？ 二、怎么求解参数？ 阅读全文
posted @ 2019-01-17 19:56
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一、什么是逻辑回归？ 一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法 面试高危问题：Sigmoid函数的公式和性质 Sigmoid函数是一个S型的函数，当自变量z趋近正无穷时，因变量g(z)趋近于1，而当z趋近负无穷时，g(z)趋近 于0，它能够将 阅读全文
posted @ 2019-01-17 15:51
nxf_rabbit75
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