机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

@[TOC](机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归Logistics Regression和支持向量机SVM) 微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数 2.线性回归的损失函数（Loss Function）MSE（均方误差） 通过梯度下降法或正规方程求出使得代价函数最小的参数 两者区别 3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景目的 本质：约束（限制）要优化的参
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机器学习面试笔试知识点-决策树、随机森林、梯度提升决策树(GBDT)、XGBoost、LightGBM、CatBoost

@TOC 微信公众号：数学建模与人工智能一、决策树(Desision Tree)1.一棵决策树的生成过程分为以下3个部分 特征选择：指从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准，如何选择特征有着很多不同量化评估标准，从而衍生出不同的决策树算法。 决策树生成：根据选择的特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则停止决策树生长。 剪枝：决策树容易过拟合，一般需要剪枝，
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机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估

@TOC 微信公众号：数学建模与人工智能一、特征工程有哪些？特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。主要讨论以下两种常用的数据类型。 结构化数据。结构化数据类型可以看作关系型数据库的一
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机器学习笔试面试之图像数据不足时的处理方法、检验方法、不均衡样本集的重采样、数据集分布是否一致

@TOC 微信公众号：数学建模与人工智能一、图像数据不足时的处理方法1.在图像分类任务中，训练数据不足会带来什么问题？如何缓解数据量不足带来的问题？回答1图像分类任务上，训练数据不足带来的问题主要表现在过拟合方面，即模型在训练样本上的效果可能不错，但在测试集上的泛化效果不佳。对应的处理方法大致也可以分两类：一是基于模型的方法，主要是采用降低过拟合风险的措施，包括简化模型（如将非线性模型简化为线性
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数据科学：Matplotlib、Seaborn笔记

数据科学：Numpy、Pandas 数据科学：Matplotlib、Seaborn笔记@TOC 三、MatplotlibFigure的组成 Figure顶层级：整个图表的容器，可以包含一个或多个 Axes 对象。功能：设置图表的整体属性，如大小、分辨率、背景颜色等。方法：如 add_subplot、add_axes 用于添加子图，savefig 用于保存图表等。 Axes核心层级：容纳了大量元素
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如何在cmd中打开指定文件夹路径（三种方法）

@TOC 微信公众号：数学建模与人工智能方法一（快捷简单）打开指定的文件夹，在路径栏里点击并输入“cmd”，回车，就进入控制台了。默认路径就是指定文件夹的路径。 方法二在搜索框中搜索“cmd”或按win+R键，打开命令窗口。在默认路径后输入“cd”，空格，再输入（复制）指定文件夹路径。我们发现回车后暂时还是原来默认的路径。 然后输入指定文件夹所在的盘，这里我们输入的是“E:”（双引号里的），再
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大模型接入微信公众号、QQ频道_群_个人 自动回复（专业领域），智能体（扣子，腾讯元器_QQ开放平台）

@[TOC](大模型接入微信公众号、QQ频道/群/个人 自动回复（专业领域），智能体（扣子，腾讯元器/QQ开放平台）) 扣子借助扣子提供的可视化设计与编排工具，你可以通过零代码或低代码的方式，快速搭建出基于大模型的各类 AI 项目，满足个性化需求、实现商业价值。智能体：智能体是基于对话的 AI 项目，它通过对话方式接收用户的输入，由大模型自动调用插件或工作流等方式执
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