Q&A(一)
1、四种常见的无监督式任务?
聚类、可视化、降维、关联规则学习
2、什么是核外学习?
核外算法可以处理计算机主内存无法应对的大量数据。它将数据分割成小批量,然后使用在线学习技术从这些小批量中学习。
3、模型参数与学习算法的超参数之间有什么区别?
模型有一个参数或多个参数,这些参数决定了模型对新的给定实例会做出怎样的预测。学习算法试图找到这些参数的最佳值,使得该模型能够很好地泛化至新实例。超参数是学习算法本身的参数,不是模型的参数。
4、什么是交叉验证?它为什么比验证集更好?
通过交叉验证技术,可以不需要单独的验证集实现模型比较。这节省了宝贵的训练数据。
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