机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时，我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解，以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试，红色石头将之前连载的一些笔试题进行整理，并额外增加了一些典型题目，汇总成 100 道选择题，每道题都有答案和详细的解析！建议收藏！Q1. 下列说法正确的是？（多选）A. AdaGrad
微信公众号：AI有道（ID：redstonewill）机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如 L1 和 L2 正则化。但是，正则化项是如何得来的？其背后的数学原理是什么？L1 正则化和 L2 正则化之间有何区别？本文将给出
AI有道
一个有情怀的公众号 台湾大学林轩田机器学习经典课程：「机器学习基石」和「机器学习技法」。课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面，还包括了机器学习一些经典算法，包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。 如果你
微信公众号：AI有道（ID：redstonewill）之前我用了六篇文章来详细介绍了支持向量机SVM的算法理论和模型，链接如下：1. 线性支持向量机LSVM2. 对偶支持向量机DSVM3. 核支持向量机KSVM4. 软间隔支持向量机5. 核逻辑回归KLR6. 支持向量回归SVR实际上，支持向量机SVM确实是机器学习中一个非常重要也是非常复杂的模型。
0.导语Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Sc...
“机器学习初学者”公众号2019年的精选原创文章合集，适合初学者入门 AI。本文建议用收藏，用碎片时间学习。（黄海广）导语 AI 初学者最大的问题就是：资料太多！！！看不完！！！不知...
推荐一个ApacheCN开源的一个机器学习路线图：https://github.com/apachecn/AiLearning注意：需要直接打开网址或者“阅读原文”才能打开文章里的链接路...
来 源：https://blog..net/sinat_35512245/article/details/78796328本文总结了往年BAT机器学习面试题，干货满满，值得收藏。想要入职大厂可谓是千军万马过独木桥。为了通过层层考验，刷题肯定是必不可少的。这份刷题宝典拿好哦！1.请简要介绍下SVM。SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个...
本文作者：何从庆近些天在群里经常看小伙伴问到“机器学习如何入门，看哪些资料 ?”，于是乎想根据笔者学习两年多的学习经验，介绍下机器学习如何入门，该看哪些资料？下面我将从以下几个方面整...
（图片：网络）MIT 为全世界开开创了机器学习和人工智能的先河世界上第一个人工智能实验室，计算机视觉以及虚拟现实的概念都于此……现在你有机会获得 MIT 的学习机会！近日，麻省理...
TensorFlow高阶 API：keras教程-使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络目录TensorFlow高
Datawhale干货 整理：数据派THU本文约5300字，建议阅读10分钟。本文为你介绍23种机器学习项目创意，以获取有关该增长技术的真实经验。我们都知道，教科书上所学与实际操作还是有出入的，那关于机器学习有什么好的项目可以实操吗？我们为你推荐这篇文章，在本教程中，涵盖面向初学者，中级专家和专家的23种机器学习项目创意，以获取有关该增长技术的真实经验。这些机器学习项目构想将
规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine
Google发布机器学习平台Tensorflow游乐场～带你玩神经网络 原文地址：htt
原文链接： 从机器学习谈起 在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人...
1、什么是汽车检测数据集； 伊利诺伊大学汽车检测图像数据库( UIUC Image Database for Car Detection) 包括1w+的有汽车/无汽车图片，并且精确地标注了汽车位置；同时还包括1k+的测试数据集...
支持向量机(SVM)简介是一种二分类模型，基本模型的定义是在特征空间上的
preprocessing缺失值的处理简单的preprocessing直接用pandas,类似dataO['S
In [1]: import keraskeras.__version__ ...
特征空间、Loss profile 空间以及利用backpropagated gradient信息做异常检测四个方面，结合2019年和2020的顶会论文，对工业图像上的异常检测的最新进展进行了总结。写在前面这里对我最近的研究领域—...
1.松弛变量 现在我们已经把一个本来线性不可分的文本分类问题，通过映射到高维空间而变成了线性可分的。就像下图这样： 圆形和方形的点各有成千上万个（毕竟，这就是我们训练集中文档的数量嘛，当然很大了）。现在想象我们有另一个训练集，只比原先这个训练集多了一篇文章，映射到高维空间以后（当然，也使用了相同的核函数），也就多了一个样本点，但是这个样本的位置是这样的：...
如何生成excel文件作为图像识别结果 在进行大规模图像处理的时候，如果能够以表格的形
代码修改并注释：黄海广import warningswarnings.filterwarnings("ignore")import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_split生成数据 生成12000行的数据，训练集和测试集按照3:1划分from sklearn.datasets import make_hasti
答题卡图像识别 需求分析、市场分析和技术实现 P.S 博客发布以来，获得多方的关注。相关内容我已经以教程的形式进行了整理发布（包括算法、硬件搭建和软件框架
基于《自有数据集上,如何用keras最简单训练YOLOv3目标检测》整理 https