温馨提示:在回答面试官的问题的时候,往往将问题往大的方面去回答,这样
 综合随机梯度下降和批量梯度下降的优缺点,提取的一个中和的方法.
 牛顿法在迭代的时候,需要计算 Hessian 矩阵,当维度较高的时候,计算
 拟牛顿法是为了改进牛顿法在迭代过程中,计算 Hessian 矩阵而提取的算法,
 特征向量的归一化方法有哪些?
 说说梯度下降法. 什么是偏差与方差 如何修复梯度爆炸问题 混合高斯分布介绍下 有哪些模型评估⽅法? feature selection⽅式 请结合公式进行说明结构风险最小化的含义? 什么是损失函数,并举例有哪些常用的损失函数?