算法/机器学习算法工程师笔试题
来源:互联网 发布:国密算法应用 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 15:24
基本概念
- 回归(regression):回归,指研究一组随机变量
(Y1,Y2,…,Yi) 和另一组(X1,X2,…,Xk) 变量之间关系的统计分析方法,又称多重回归分析。通常(Y1,Y2,…,Yi) 是因变量,(X1,X2,…,Xk) 是自变量。
分类准则
- 线性分类器最佳准则:
- 感知准则函数
- 支持向量机
- Fisher准则
- 贝叶斯分类器不是线性分类器。
损失函数的分类
对称损失 / 0-1 损失函数
对于分类问题而言,通常每种类别状态都与
c 类中的一种有关,且行为αi 通常被解释为类别状态被判决为wi ,如果采取行为αi 而实际为wj ,则只有在i=j 的情况下判决是正确的:
SVM
几何间隔(margin)与误分次数的关系(数学上):
#≤(2Rρ)2 ,分母即为几何间隔,分子中的 R,为样本中的最大向量;软间隔 SVM 的最大间隔距离满足如下不等式:
ρ≥2(mC)1/2 ,C 位软间隔 SVM 的常数,m 位支持向量的个数;
杂项
基于二次准则函数的H-K算法较之于感知器算法的优点
- HK 算法的思想很朴实,就是在最小均方误差准则下求得权矢量。
- 它相对于感知器算法的优点在于,它适用于线性可分和非线性可分的情况。
- 对于线性可分的情况,给出最优权矢量,
- 对于分线性可分的情况,能够判别出来,以退出迭代过程。
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