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BAT机具念书面试1000题系列(第1~305题

作者:admin 来源:未知 时间:2018-11-06 02:26阅读:

  1 请信皓伸见下SVM,机具念书 ML模具 善SVM,全称是support vector machine,华语名叫顶持向量机。SVM是壹个面向数据的分类算法,它的目的是为决定壹个分类超平面,从而将不一的数据隔河相望开。

  扩展:此雕刻边拥有篇文字详尽伸见了SVM的规律、铰带,《

  顶持向量机深雕刻带论(了松SVM的叁层境界)》。余外面,此雕刻边拥有个视频亦关于SVM的铰带:《纯白板顺手铰SVM》

  ?

  2 请信皓伸见下tensorflow的计算图,吃水念书 DL框架 中

  @下小阳&AntZ:Tensorflow是壹个经度过计算图的方法到来表述计算的编程体系,计算图也叫数据流动图,却以把计算图看做是壹种拥有向图,Tensorflow中的每壹个节点邑是计算图上的壹个Tensor, 也坚硬是张量,而节点之间的边描绘了计算之间的依顶赖相干(定义时)和数学操干(运算时)。如次两图体即兴:

  3 在k-means或kNN,我们日用欧氏距退到来计算近日到的邻居之间的距退,拥偶然也用曼哈哈顿距退,请对比下此雕刻两种距退的差异。机具念书 ML模具 中

  欧氏距退,最微少见的两点之间或多点之间的距退体即兴法,又称之为欧几里得度量,它定义于欧几里无暇间中,如点 x=(x1,...,xn) 和 y=(y1,...,yn) 之间的距退为:

  欧氏距退固然很拥有用,但也拥有清楚的缺隐。它将战利品的不一属性(即各目的或各变量量纲)之间的差异比量齐全不清雅,此雕刻壹点拥偶然不能满意还愿要寻求。比如,在教养育切磋中,日日遇到对人的剖析和判佩,集儿子体的不一属性关于区全集儿子体拥有着不一的要紧性。故此,欧氏距退使用于向量各分量的度量规范壹致的情景。

  ? ? ?深雕刻到来讲,设想你在曼哈哈顿要从壹个什字路口发车到佩的壹个什字路口,驾驭距退是两点间的下垂线距退吗?露然不是,摒除匪你能穿越父亲楼。而还愿驾驭距退坚硬是此雕刻个“曼哈哈顿距退”,此雕刻亦曼哈哈顿距退名称的到来源, 同时,曼哈哈顿距退也称为城市街区距退(City?Block?distance)。

  曼哈哈顿距退和欧式距退普畅通用途不一,无彼此顶替性。另,关于各种距退的比较参看《从K近邻算法、距退度量谈到KD树、SIFT+BBF算法》。

  ?

  4 CNN的卷积核是单层的还是多层的?吃水念书 DL模具 中

  @AntZ:卷积运算的定义和了松却以看下此雕刻篇文字《CNN笔记:深雕刻了松卷积神物经网绕》,链接:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/51812459,在CNN中,卷积计算属于团弄圆卷积, 原本需寻求卷积核的权重矩阵旋转180度, 但我们并不需寻求旋转前的权重矩阵方法, 故直接用旋转后权重矩阵干为卷积核表臻, 此雕刻么的更加处就团弄圆卷积运算成了英公了矩阵点积运算。

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