cifar10數(shù)據(jù)集與minst數(shù)據(jù)集的區(qū)別？cifar10數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)傳輸速率為1200，MINST數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)傳輸速率為1300。區(qū)別在于數(shù)據(jù)傳輸速率不同1行業(yè)中的大型模型基本上都是邏輯區(qū)域和線性

cifar10數(shù)據(jù)集與minst數(shù)據(jù)集的區(qū)別？

cifar10數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)傳輸速率為1200，MINST數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)傳輸速率為1300。區(qū)別在于數(shù)據(jù)傳輸速率不同

1行業(yè)中的大型模型基本上都是邏輯區(qū)域和線性區(qū)域，因此了解SGD和lbfgs非常重要，了解LR是如何并行的非常重要

2其次，常見的機器學習算法，如SVM，gbdt，KNN等應了解原理，在壓力下迅速反應。算法的優(yōu)缺點和適應場景應基本清晰

3基本算法應熟練掌握數(shù)據(jù)結構、鏈表二叉樹、快速行合并、動態(tài)返回等