机器学习面试试题精选
1. L1和L2范式的区别 使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归），即为L1正则化项,指权值向量中各个元素的绝对值之和。 即为L2正则化项指权值向量中各个元素的平方和然后再求平方根。 L1范式是对应参数向量绝对值之和 L1范式具有稀疏性 L1范式可以用来作为特征选择，并且可解释性较强 L2范式是对应参数向量的平方和，再求平方根 L2范式是为了防
相关文章
- 1. 机器学习笔试题精选（三）
- 2. 机器学习笔试题精选（二）
- 3. 机器学习笔试精选题（四）
- 4. 机器学习笔试题精选（一）
- 5. 机器学习笔试题精选（七）
- 6. 机器学习笔试题精选（六）
- 7. 机器学习笔试题精选（五）
- 8. 机器学习笔试题精选
- 9. 机器学习笔试题精选（四）
- 10. 机器学习面试题节选（2）
- 更多相关文章...
- • Lua 调试(Debug) - Lua 教程
- • Eclipse Debug 调试 - Eclipse 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 为了进字节跳动，我精选了29道Java经典算法题，带详细讲解
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 机器学习笔试题精选（三）
- 2. 机器学习笔试题精选（二）
- 3. 机器学习笔试精选题（四）
- 4. 机器学习笔试题精选（一）
- 5. 机器学习笔试题精选（七）
- 6. 机器学习笔试题精选（六）
- 7. 机器学习笔试题精选（五）
- 8. 机器学习笔试题精选
- 9. 机器学习笔试题精选（四）
- 10. 机器学习面试题节选（2）