Hay muchas preguntas importantes en Machine Learning. Me gustaría enumerar algunos para ti.
- ¿Es necesaria la rotación en PCA? ¿Si es así por qué? ¿Qué pasará si no gira los componentes?
- Te dan un conjunto de datos. El conjunto de datos tiene valores faltantes que se extienden a lo largo de 1 desviación estándar de la mediana. ¿Qué porcentaje de datos no se vería afectado? ¿Por qué?
- Explicar la probabilidad previa, la probabilidad y la probabilidad marginal en el contexto del algoritmo naiveBayes?
- Se le asigna un nuevo proyecto que implica ayudar a una empresa de entrega de alimentos a ahorrar más dinero. El problema es que el equipo de entrega de la empresa no puede entregar los alimentos a tiempo. Como resultado, sus clientes se vuelven infelices. Y, para mantenerlos felices, terminan entregando comida gratis. ¿Qué algoritmo de aprendizaje automático puede salvarlos?
- Llegó a saber que su modelo sufre un sesgo bajo y una gran varianza. ¿Qué algoritmo deberías usar para abordarlo? ¿Por qué?
- Te dan un conjunto de datos. El conjunto de datos contiene muchas variables, algunas de las cuales están altamente correlacionadas y usted lo sabe. Su gerente le ha pedido que ejecute PCA. ¿Eliminarías primero las variables correlacionadas? ¿Por qué?
- Mientras trabaja en un conjunto de datos, ¿cómo selecciona variables importantes? Explica tus métodos.
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- Cómo hacer que una red neuronal funcione como PCA
- ¿Qué tan difícil sería implementar el aprendizaje por refuerzo para un juego de mesa?
- En los campos de redes neuronales o aprendizaje profundo, ¿qué es un "gráfico computacional"?
- Ciencias de la computación: ¿Cuáles son los pros y los contras de utilizar el modelado de procesos gaussianos para la regresión?
- ¿Por qué debería usar TensorFlow sobre NumPy o scikit-learn para construir redes neuronales (excepto para CPU o GPU)?
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