机器学习面试1000题系列：SVM、TensorFlow、K-Means算法详解

机器学习面试1000题系列 本资源摘要信息涵盖了机器学习面试中的多个知识点，包括支持向量机（SVM）、TensorFlow计算图、距离度量（欧氏距离和曼哈顿距离）、逻辑回归（LR）、模型正则化、过拟合解决方案等。 **支持向量机（SVM）** 支持向量机（SVM）是一种面向数据的分类算法，其目标是确定一个分类超平面，以将不同的数据分隔开。SVM的主要思想是找到一个超平面，使得不同类别的数据点被正确地分隔开，并且最大化分类间隔。在SVM中，支持向量是指那些在分类超平面附近的数据点，它们是决定分类超平面的关键点。 **TensorFlow计算图** TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。计算图也叫数据流图，可以把计算图看做是一种有向图。TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。计算图的优点是可以自动地计算梯度和反向传播，从而实现了机器学习模型的训练。 **距离度量** 距离度量是机器学习中的一个重要概念，常用的距离度量方法有欧氏距离和曼哈顿距离。欧氏距离是最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，定义于欧几里得空间中。曼哈顿距离，也称为L1-距离或城市区块距离，是一种在欧几里得空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和。 **逻辑回归（LR）** 逻辑回归（LR）是一种常用的分类算法，用于解决二分类问题。LR的主要思想是将输入特征转换为概率输出，以确定分类结果。LR模型的优点是可以处理高维输入特征，并且可以实现在线学习。 **模型正则化** 模型正则化是机器学习中的一种技术，用于防止模型过拟合。常用的正则化方法有L1正则化和L2正则化。L1正则化可以使模型的权重更加稀疏，而L2正则化可以使模型的权重更加平滑。 **过拟合解决方案** 过拟合是机器学习中的一种常见问题，指的是模型在训练集上的性能很好，但是在测试集上的性能很差。常用的过拟合解决方案有dropout、正则化和批量 Normalization。dropout是一种简单的方法，通过随机 dropout一部分神经元来防止过拟合。正则化可以使模型的权重更加平滑，从而防止过拟合。批量 Normalization可以使模型的输入特征更加稳定，从而防止过拟合。 **LR和SVM的联系与区别** LR和SVM都是常用的分类算法，但它们有着不同的思想和应用场景。LR主要用于解决二分类问题，而SVM可以处理多分类问题。LR的优点是可以处理高维输入特征，而SVM的优点是可以处理非线性分类问题。但是，LR和SVM都可以用于处理线性二分类问题，并且它们都可以使用正则化来防止过拟合。