机器学习测试二总结

el/2024/2/25 22:43:26

1、卷积神经网络计算公示:
卷积层与池化层输出矩阵大小
C=[(T-F+2*P)/S]+1
C为输出矩阵尺寸,T为待处理矩阵的尺寸,F为滤波器矩阵尺寸,P为填充矩阵(pooling),S为步长
2、MLP是完全连通的有向图,连接数是输入层和隐藏层中节点数的乘积。[包含偏执项]
3、协同过滤包括:基于用户的协同过滤、基于项目的协同过滤、基于模型的协同过滤
4、神经网络中偏差跟权重问题:
即使所有的偏差都为零,神经网络也有可能学习;另一方面,如果所有的权重都为零,神经网络可能永远不会执行学习任 务。
具体可参考博客:https://blog.csdn.net/marsggbo/article/details/77771497
5、先验概率与后验概率的理解
先验概率(prior probability)是指根据以往经验和分析得到的概率。它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。后验概 率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率,是 “执果寻因”问题中的"果"。
6、机器学习中聚类跟分类的区别
聚类(Clustering)是分类(Classification)的前奏。
对于一堆杂乱的数据想从中抽取更简洁的表达,可以采用聚类算法,得出分组信息;有了分组的信息,对于新的数据要将其划分到哪个组,可以采用分类算法。
7、机器学习中回归跟分类的区别
输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题是回归问题;
输入变量为有限个离散变量的预测问题是分类问题。


http://www.ngui.cc/el/4466215.html

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