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机器学习基础

Batch Normalization 相关问题

1. 什么是 Batch Normalization？

2. Batch Normalization 多卡同步 的动机？

3. Batch Normalization 多卡同步 的原理？

4. Batch Normalization 多卡同步 的操作(pytorch)？

• 答案【点击原文获取】

逻辑斯蒂回归（LR, Logistic Regression)是什么、怎么推导？

• 答案【点击原文获取】

交叉熵与softmax 是 什么？有什么区别？

1. 交叉熵 数学原理？

2. 交叉熵 损失函数？

3. 交叉熵不适用于回归问题？

4. 交叉熵与softmax 的 区别？

5. 为什么softmax分母是所有类别的加权和？

6. 为什么要引入指数形式？

7. 为什么不用2、4、10等自然数为底而要以 e 为底呢？

8. 为什么分母是所有类别的加权和？

9. 为什么要引入指数形式？

• 答案1【点击原文获取】

• 答案2【点击原文获取】

交激活函数 是 什么？有什么作用？

1. 激活函数的主要作用？

• 答案1【点击原文获取】

泛化误差（过拟合） 问题？

• 答案【点击原文获取】

SVM 是什么、怎么推导？

1. SVM 基本原理、意义?

2. SVM推导?

3. SVM 核函数 是什么？

4. SVM 核函数作用 是什么？

5. SVM 核函数 有哪些？

6. SVM 核函数 怎么选择？

7. SVM 软间隔与损失函数

• 答案-》10. SVM【点击原文获取】

约束优化问题的对偶问题

• 答案-》11. 约束优化问题的对偶问题

Dropout 是什么？

1. 为什么 需要用 Dropout？

2. Dropout 原理？

3. Dropout 训练与测试

4. Dropout 为什么可以减轻过拟合？

5. BN和Dropout共同使用出现的问题?

• 答案-》11.Dropout【点击原文获取】

评价指标？

• 答案-》12. 评价指标【点击原文获取】

正则化L1,L2？

1. 什么是正则化?

2. L1正则化 是什么？

3. L2正则化 是什么？

4. L1和L2正则化的区别？

• 答案-》13.正则化L1,L2【点击原文获取】

权重初始化？

1. 是否可以将权重初始化为0？

• 答案-》14.权重初始化【点击原文获取】

决策树是什么、怎么推导？

1. 决策树是什么？

2. ID3 是什么？

1. 什么是 信息增益？

3. C4.5 是什么？

1. 什么是 增益率

4. CART决策树 是什么？1."基尼指数" (Gini index) 是什么？

5. 剪枝策略？

6. 缺失值处理？

1. 如何在属性值缺失的情况F进行划分属性选择?

2. 给定划分属性?若样本在该属性上的值缺失，如何对样本进行划分?

7. LR、决策树、SVM的选择与对比

• 答案-》15. 决策树【点击原文获取】

优化算是什么？

1. 优化算法是什么？

2. 梯度下降法的含义 是什么？

3. 什么是 批量梯度下降法 （Batch Gradient Descent）？

4. 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent） 是什么？

5. 什么是 小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）

6. 动量法（Momentum）？

7. Nesterov Momentum（Nesterov Accelerated Gradient？

8. Adagrad法

9. Adadelta/RMSprop

10. Adam：Adaptive Moment Estimation自适应矩估计

• 答案-》17.优化算法【点击原文获取】

线性判别分析是什么？

1. 线性判别分析(linear discriminant analysis，LDA)是什么？

2. LDA与PCA 异同点 是什么？

3. LDA优缺点 是什么？

• 答案-》18. 线性判别分析

KMeans是什么？

1. KMeans是什么？

2. KMeans 优缺点 是什么？

• 答案-》21.KMeans

牛顿法 是什么？

1. 牛顿法 是什么？

• 答案-》22. 牛顿法

缺失值的处理？

1. 缺失值的原 是什么？

2. 具体算法的缺失值处理？

• 答案-》23. 缺失值的处理

模型评估中常用的验证方法

1. Holdout检验 是什么？

2. 交叉检验 是什么？

3. 自助法 是什么？

• 答案-》24. 模型评估中常用的验证方法

主成分分析

1. 主成分分析 是什么？

• 答案-》25. 主成分分析

Softmax函数的特点和作用是什么

1. Softmax函数的特点和作用是什么？

• 答案-》26.Softmax函数的特点和作用是什么

样本不均衡是什么

1. 导致模型性能降低的本质原因是什么？

2. 导致模型性能降低的解决办法是什么？

• 答案-》27.样本不均衡

损失函数

• 答案-》 28.损失函数

贝叶斯决策论

• 答案-》29.贝叶斯决策论

采样

• 答案-》30.采样