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  • 7.25 学习问题


    1、多项式贝叶斯模型和贝叶斯模型有什么区别?

    2、推荐算法常见的有几种?分别为哪几种?

    3、广告投放系统的流程?具体变现的是哪一个过程?(有兴趣的同学可回答)

    4、文本处理主要步骤是哪几个?可以用什么包来实现?

    5、N-grams模型是HMM模型吗?它和普通的有什么区别?

    6、最大熵模型作何理解?为什么我们要用最大熵的方法来拟合模型?

    7、余弦相似度有什么用?在哪些地方用得到?

    8、复习回顾
    (1)为什么要对决策树进行剪枝?有什么常见的剪枝准则?
     
    (2)有什么决策树算法既可以解决回归问题,也可以解决分类问题?
     
    (3)在进行线性回归的时候,为什么需要对数据进行归一化?
     
    (4)朴素贝叶斯算法是基于什么样的假设条件下成立的?
     
    (5)梯度下降法分哪几种?区别是什么?(较难,建议百度)
     
     
     
     
     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/luozeng/p/7240887.html
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