Nen 的回答 - 好学星城学习论坛

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什么是机器学习的过度拟合现象？过度拟合产生的原因？如何避免过...

如果一味的去提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度往往会很高，这种现象称为过拟合，所表现的就是模型训练时候的误差很小，但在测试的时候误差很大。过拟合的产生总结一下大概有以下五种原因可能产生: (1) 建模样本抽取错误，包括（但不限于）样本数量太少，抽样方法错误，抽样时没有足够正确考虑业务场景或业务特...

回答于 2021-10-28 16:02

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什么是机器学习的欠拟合？如何避免欠拟合问题？

简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好，这就是机器学习。对上面这句话的理解：数据：从现实生活抽象出来的一些事物或者规律的特征进行数字化得到。学习：在数据的基础上让机器重复执行一套特定的步骤（学习算法）进行事物特征的...

回答于 2021-10-28 16:01

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解释有监督和无监督机器学习之间的区别？

监督学习需要训练标记的数据。换句话说，监督学习使用了基本事实，这意味着我们对输出和样本已有知识。这里的目标是学习一个近似输入和输出之间关系的函数。另一方面，无监督学习不使用标记的输出。此处的目标是推断数据集中的自然结构。

回答于 2021-10-28 16:00

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偏差和方差之间的权衡是什么？

偏差（模型拟合数据的程度）是指由于ML算法中的假设不正确或过于简单而导致的误差，这会导致过度拟合。方差（模型基于输入的变化量）指的是由于ML算法的复杂性而导致的错误，从而对训练数据的高水平变化和过度拟合产生了敏感性。换句话说，简单的模型是稳定的（低方差）但有很大的偏差。复杂的模型容易过拟合，但表达了...

回答于 2021-10-28 15:59

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解释 KNN 和 k-means 聚类之间的区别？

主要区别在于，KNN 需要标记点（分类算法，监督学习），而 k-means 则不需要（聚类算法，无监督学习）。若要使用 K 最近邻，请使用要分类为未标记点的标记数据。K 均值聚类采用未标记的点，并学习如何使用点之间距离的平均值对它们进行分组。

回答于 2021-10-28 15:59

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怎么解除死锁？

1. 资源剥夺：挂起某些死锁进程，并抢占它的资源，将这些资源分配给其他死锁进程（但应该防止被挂起的进程长时间得不到资源）； 2. 撤销进程：强制撤销部分、甚至全部死锁进程并剥夺这些进程的资源（撤销的原则可以按进程优先级和撤销进程代价的高低进行）； 3. 进程回退：让一个或多个进程回退到足以避免死锁的地步。进...

回答于 2021-10-27 11:38

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什么是缓冲区溢出？有什么危害？

缓冲区为暂时置放输出或输入资料的内存。缓冲区溢出是指当计算机向缓冲区填充数据时超出了缓冲区本身的容量，溢出的数据覆盖在合法数据上。造成缓冲区溢出的主要原因是程序中没有仔细检查用户输入是否合理。计算机中，缓冲区溢出会造成的危害主要有以下两点：程序崩溃导致拒绝服务和跳转并且执行一段恶意代码。

回答于 2021-10-27 11:38

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分页与分段的区别？

1. 段是信息的逻辑单位，它是根据用户的需要划分的，因此段对用户是可见的；页是信息的物理单位，是为了管理主存的方便而划分的，对用户是透明的； 2. 段的大小不固定，有它所完成的功能决定；页大大小固定，由系统决定； 3. 段向用户提供二维地址空间；页向用户提供的是一维地址空间； 4. 段是信息的逻辑单位，便于存...

回答于 2021-10-27 11:37

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物理地址、逻辑地址、虚拟内存的概念？

1. 物理地址：它是地址转换的最终地址，进程在运行时执行指令和访问数据最后都要通过物理地址从主存中存取，是内存单元真正的地址。 2. 逻辑地址：是指计算机用户看到的地址。例如：当创建一个长度为 100 的整型数组时，操作系统返回一个逻辑上的连续空间：指针指向数组第一个元素的内存地址。由于整型元素的大小为 4 个字...

回答于 2021-10-27 11:37

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页面置换算法有哪些？

请求调页，也称按需调页，即对不在内存中的“页”，当进程执行时要用时才调入，否则有可能到程序结束时也不会调入。而内存中给页面留的位置是有限的，在内存中以帧为单位放置页面。为了防止请求调页的过程出现过多的内存页面错误（即需要的页面当前不在内存中，需要从硬盘中读数据，也即需要做页面的替换）而使得程序执行效率...

回答于 2021-10-27 11:35

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