Q&A（一）

1、四种常见的无监督式任务？

聚类、可视化、降维、关联规则学习

2、什么是核外学习？

核外算法可以处理计算机主内存无法应对的大量数据。它将数据分割成小批量，然后使用在线学习技术从这些小批量中学习。

3、模型参数与学习算法的超参数之间有什么区别？

模型有一个参数或多个参数，这些参数决定了模型对新的给定实例会做出怎样的预测。学习算法试图找到这些参数的最佳值，使得该模型能够很好地泛化至新实例。超参数是学习算法本身的参数，不是模型的参数。

4、什么是交叉验证？它为什么比验证集更好？

通过交叉验证技术，可以不需要单独的验证集实现模型比较。这节省了宝贵的训练数据。