100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
损失函数和优化算法使参数趋近于零而不是实际为零,而lasso则消除了不太重要的特征,并将各自的权重值设置为零。Dropout用于神经网络的正则化。全连接层更容易过拟合。Dropout丢掉了神经网络中一些概率为1-p的神经元。Dropout减少了过拟合,提高了训练速度,使模型更健壮。16、应该如何维护已部署的模型?在一个模型...
中药药理-if6+:上海中医药大学以网药和肝脏代谢组学揭示中药刺五...
我们选取VIP值>1.0的变量进行统计分析,结合NIST05数据库和HMDB数据库得到最终的差异代谢物。图3每个处理组(n=6)中CUMS小鼠肝脏代谢物组的OPLS-DA评分和S图。(A)HD组与M组(R2X=0.655,R2Y=0.927,Q2=0.568);(B)MD组与M组(R2X=0.759,R2Y=0.959,和Q2=0.422);(C)LD组与...
金融计量学第1节课:股指收益率序列统计特征
如果对数收益率y=ln(x)独立服从正态分布N(μ,σ^2),即:y~N(μ,σ^2)则原始的简单收益率x将服从对数正态分布,其概率密度函数为:f(x;μ,σ^2)=(1/xσ√2π)exp{-(lnx-μ)^2/2σ^2}这是因为对数和指数运算可以使随机变量的分布发生变换。具体证明如下:①.令z=lnx,则有...
100+数据科学面试问题和答案总结-机器学习和深度学习
其表达形式为y=w'x+e,e为误差服从均值为0的正态分布。x被称为自变量、y被称为因变量67、线性模型的缺点是什么?误差线性的假设它不能用于计数结果或二元结果它不能解决过拟合的问题68、回归和分类的ML技术有什么不同?回归和分类机器学习技术都属于监督机器学习算法。在有监督的机器学习算法中,我们...
收藏| 190 道机器学习面试题
生成方法:由数据学习联合概率密度分布函数P(X,Y),然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型,即生成模型。由生成模型可以得到判别模型,但由判别模型得不到生成模型。常见的判别模型有:K近邻、SVM、决策树、感知机、线性判别分析(LDA)、线性回归、传统的神经网络、逻辑斯蒂回归、boosting、条件随机场。