深度学习试题500问
1.1标量、向量、张量之间的联系 1 [填空题]
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1.2张量与矩阵的区别? 1 [填空题]
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1.3矩阵和向量相乘结果 1 [填空题]
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1.4向量和矩阵的范数归纳 1 [填空题]
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1.5如何判断一个矩阵为正定? 2 [填空题]
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1.6导数偏导计算 3 [填空题]
正则化半监督方法
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1.7导数和偏导数有什么区别? 3 [填空题]
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1.8特征值分解与特征向量 3 [填空题]
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1.9奇异值与特征值有什么关系? 4 [填空题]
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1.10机器学习为什么要使用概率? 4 [填空题]
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1.11变量与随机变量有什么区别? 4 [填空题]
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1.12常见概率分布? 5 [填空题]
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1.13举例理解条件概率 9 [填空题]
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1.14联合概率与边缘概率联系区别? 10 [填空题]
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1.15条件概率的链式法则 10 [填空题]
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1.16独立性和条件独立性 11 [填空题]
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1.17期望、方差、协方差、相关系数总结 11 [填空题] *
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2.1 各种常见算法图示 14 [填空题]
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2.2监督学习、非监督学习、半监督学习、弱监督学习? 15 [填空题]
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2.3 监督学习有哪些步骤 16 [填空题]
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2.4 多实例学习? 17 [填空题]
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2.5 分类网络和回归的区别? 17 [填空题]
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2.6 什么是神经网络? 17 [填空题]
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2.7 常用分类算法的优缺点? 18 [填空题]
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2.8 正确率能很好的评估分类算法吗? 20 [填空题]
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2.9 分类算法的评估方法? 20 [填空题]
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2.10 什么样的分类器是最好的? 22 [填空题]
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2.11大数据与深度学习的关系 22 [填空题]
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2.12 理解局部最优与全局最优 23 [填空题]
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2.13 理解逻辑回归 24 [填空题]
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2.14 逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别? 24 [填空题]
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2.15 为什么需要代价函数? 25 [填空题]
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2.16 代价函数作用原理  25 [填空题]
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2.17 为什么代价函数要非负? 26 [填空题]
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2.18 常见代价函数? 26 [填空题]
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2.19为什么用交叉熵代替二次代价函数 28 [填空题]
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2.20 什么是损失函数? 28 [填空题]
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2.21 常见的损失函数 28 [填空题]
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2.22 逻辑回归为什么使用对数损失函数? 30 [填空题]
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0.00 对数损失函数是如何度量损失的? 31 [填空题]
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2.23 机器学习中为什么需要梯度下降? 32 [填空题]
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2.24 梯度下降法缺点? 32 [填空题]
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2.25 梯度下降法直观理解? 32 [填空题]
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2.23 梯度下降法算法描述? 33 [填空题]
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2.24 如何对梯度下降法进行调优? 35 [填空题]
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2.25 随机梯度和批量梯度区别? 35 [填空题]
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2.26 各种梯度下降法性能比较 37 [填空题]
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2.27计算图的导数计算图解? 37 [填空题]
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2.28 线性判别分析（LDA）思想总结 39 [填空题]
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2.29 图解LDA核心思想 39 [填空题]
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2.30 二类LDA算法原理? 40 [填空题]
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2.30 LDA算法流程总结? 41 [填空题]
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2.31 LDA和PCA区别? 41 [填空题]
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2.32 LDA优缺点? 41 [填空题]
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2.33 主成分分析（PCA）思想总结 42 [填空题]
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2.34 图解PCA核心思想 42 [填空题]
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2.35 PCA算法推理 43 [填空题]

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