• 11. 什么类型的学习算法依赖相似度来做出预测?
  • 12. 模型参数和学习算法中的超参数有什么区别?
  • 13. 基于模型的学习算法搜索的是什么?它们最常用的策略是什么?它们如何做出预测的?
  • 14. 提出ML中的四个主要挑战?
  • 15. 如果你的模型在训练集上表现很好,但是应用到实际数据上泛化能力却很差,是怎么回事,提出三种可能解决问题的方案?
  • 16. 什么是测试集,为什么要使用测试集?
  • 17. 验证集的目的是什么?
  • 19. 什么是交叉验证,为什么只验证集更好?
  • 3. 使用SVM时,对输入值进行缩放为什么重要?
  • 4. SVM分类器对实例进行分类,会输出信心分数吗?概率呢
  • 5. 如果训练集有成百万个实例和几百个特征,你应该使用SVM原始问题会对偶问题来训练模型?
  • 6. 加入你说用RBF核训练了一个SVM分类器,看起来似乎对训练集欠拟合,你应该提升会降低 \(\gamma\) ? C呢?
  • 7. 如果使用现成二次规划求解器,你又该如何设置QP参数(H, f, A和b)来解决软间隔线性SVM分类器问题?
  • 5.5 课后练习-8
  • 5-5 课后练习9
  • 5.5 课后练习10
  • 6. 决策树
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