机器学习正则化（正则化计算）

范数是什么?

1、范数是一种数学术语，用于衡量向量或矩阵的大小或长度。范数的概念在多种数学领域中都有涉及，包括线性代数、函数分析等。以下是关于范数的 范数的定义 范数通常用于衡量向量或矩阵的“大小”或“长度”。在线性代数中，向量空间中的向量可以通过其范数来量化其长度或大小。

2、范数是多维数据度量方式： 0范数，向量中非零元素的个数1范数 （曼哈顿距离、城市距离） ： 为绝对值之和2范数 （欧氏距离） ：就是通常意义上的模无穷范数，就是取向量的最大值。范数（norm）是数学中的一种基本概念。

3、范数（norm）是数学中的一种基本概念，特别是在泛函分析和线性代数中。它定义在赋范线性空间中，并满足一系列特定的条件，用于度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。具体来说，范数需要满足以下条件：非负性：对于所有的向量x，范数||x||必须非负，即||x|| ≥ 0。

4、范数是一种数学概念，用于衡量向量或矩阵的大小。范数的定义是一个函数，用于将一个向量或矩阵映射到一个标量值。在向量空间中，范数可以理解为向量的大小或长度。对于不同的空间和应用，有不同的范数定义。最常用的范数有欧几里得范数和p范数等。

5、在数学中，范数是一种度量向量的大小或长度的方式。它是一个函数，通常表示为 ∥x∥，其中 x 是向量。不同类型的范数有不同的定义，但最常见的是 L1 范数和 L2 范数。L1 范数： 也被称为曼哈顿范数，它衡量向量中各个分量绝对值之和。

6、范数，是指设X是数域K上线性空间，称║˙║为X上的范数（norm）。

机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些

1、机器学习算法中GBDT和XGBoost的区别如下：算法优化目标不同 GBDT主要基于梯度提升算法进行优化，旨在通过构建多棵决策树来减小预测误差。而XGBoost则是一个优化的分布式梯度提升库，其优化目标是在保持模型预测性能的同时，提高模型训练的速度和可扩展性。

2、gbdt和xgboost区别如下：传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。

3、二阶泰勒展开： XGBoost在优化过程中利用了二阶导数信息，相较于只使用一阶导数的传统GBDT，它提供了更精确的优化策略。正则化与模型控制： XGBoost引入正则项，以平衡模型的偏差和方差，减少过拟合，这是传统GBDT不具备的特性。

4、主要区别在于：优化目标不同：GBDT每次迭代优化的目标是损失函数的梯度，而Xgboost优化的是目标函数的目标值。学习率不同：GBDT没有学习率这个参数，而Xgboost有。

5、Xgboost 是GB算法的高效实现，其中基分类器除了可以使CART也可以是线性分类器。

6、机器学习中的两种算法，GBDT（梯度提升决策树）和xgboost，有显著的区别。首先，xgboost不仅支持CART基分类器，还包含线性分类器，类似于带正则化的逻辑斯蒂回归和线性回归。它在优化时利用了二阶导数，允许自定义代价函数，增加了正则项以控制模型复杂度，降低过拟合风险。

lasso是什么意思?

Lasso是一种西班牙语单词，意思是“套索”或“捕绳”。在计算机领域中，Lasso是指Least Absolute Shrinkage and Selection Operator的缩写，即最小绝对值收缩和选择算子。它是一种数据分析和统计方法，通常用于特征选择和回归分析。

lasso的意思如下：LASSO是由1996年Robert Tibshirani首次提出，全称Least absolute shrinkage and selection operator。该方法是一种压缩估计。它通过构造一个惩罚函数得到一个较为精炼的模型，使得它压缩一些回归系数，即强制系数绝对值之和小于某个固定值；同时设定一些回归系数为零。

Lasso 意思是套索算法。套索工具源于Photoshop，在Photoshop CS6中，需要自由绘制出形状不规则的选区时，可以使用套索工具。选择使用套索工具后，在图像上拖拽鼠标指针绘制选区边界，松开鼠标左键时，选区将会进行自动闭合。

面试官如何判断面试者的机器学习水平?

长此以往，我们的思路会越来越窄，而一定程度的包容能拓展思路。 通过广度测试划定面试者的知识面机器学习的项目一般都牵扯数据处理，建模，评估，可视化，和部署上线等一系列流程，我们希望面试者对于每个步骤都有最基本的了解。因为其范围很广，我们希望首先在短时间内了解一个面试者的知识范围。

精确度（ACC）直观地衡量预测正确的比例，但受样本量和分布影响。精确率（Precision）关注预测为正样本中的正确率，而召回率（Recall）则关注正样本中被正确预测的比例。这两个指标看似相似，但一个关注的是筛选出的好零件数量，另一个关注的是未被遗漏的好零件。理解它们的不同场景有助于区分。

常见算法基础 L1/L2正则化： 用于模型复杂度控制，L1促进稀疏权重，L2提供平滑权重。AdaBoost/Boosting/Bagging： 提升模型泛化能力，AdaBoost侧重弱分类器组合，Bagging通过并行采样增强。EM算法/PCA/LDA： PCA找最大方差方向，LDA区分类间差异，用于降维和特征选择。

机器学习的研究方向有哪些,刚上研一,大方向是机器学习,有懂的人可以...

1、元学习（meta learning）是近年来机器学习领域的一个新的研究热点。字面上来理解，元学习就是学会如何学习，重点是对学习本身的理解和适应，而不仅仅是完成某个特定的学习任务。也就是说，一个元学习器需要能够评估自己的学习方法，并根据特定的学习任务对自己的学习方法进行调整。

2、科学机器学习广泛用于改进科学用户设施，通信网络，电网或其他配备传感器的基础设施和复杂过程的操作能力。前三个研究方向描述了所有机器学习方法的发展所共有的基础研究主题，对应于领域感知（方向1），可解释性（方向2）和稳健性（方向3）的需要。

3、深度学习 深度学习是机器学习的一个重要分支，主要利用神经网络模型来模拟人脑的工作机制。它通过构建多层的神经网络结构，对数据进行自动的特征提取和分类识别。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

4、编程什么的，熟悉就行，日常使用，兴趣摸索就行，不应该放在你的主要研究方向。hadoop之类的东西，这是分布式计算的研究成果，你在研究阶段，如果你的方向是分布式计算，到可以研究研究其实现理论。。但你这现状，对于其应用，没必要在这个阶段花太多时间。只要用的话，几天就学会了。

5、我组里每年都有不少研究生同学会主攻人工智能方向，在研一期间大部分同学都需要补学数学相关知识。人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到的研究方向又非常多，所以在学习人工智能时，一定要先把基础打好，然后根据自身的兴趣、发展规划和能力特点。选择一个主攻方向。