Java最全机器学习介绍篇_机器学习技术介绍，今年Java面试必问的这些技术面

最后

码字不易，觉得有帮助的可以帮忙点个赞，让更多有需要的人看到

又是一年求职季，在这里，我为各位准备了一套Java程序员精选高频面试笔试真题，来帮助大家攻下BAT的offer，题目范围从初级的Java基础到高级的分布式架构等等一系列的面试题和答案，用于给大家作为参考

以下是部分内容截图

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1.人工智能

1.1. 发展必备的三要素：

• 数据
• 算法
• 计算力
  • CPU，GPU，TPU

GPU是计算密集型的程序，大量简单的运算就在这上面运行。

CPU和GPU的区别：
可以访问这个链接，讲的非常详细，简单易懂。

http://www.sohu.com/a/201309334_468740

Google TPU 介绍：

https://buzzorange.com/techorange/2017/09/27/what-intel-google-nvidia-microsoft-do-for-ai-chips/

1.2.分支

• 计算机视觉(CV)、
  • 物体检测
  • 人脸识别
• 自然语言处理(NLP)
  • 文本挖掘/分类
  • 机器翻译
  • 语音识别
• 机器人

2.机器学习流程

2.1. 概念

机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测

2.2. 流程

机器学习流程总结

• 1.获取数据
• 2.数据基本处理
• 3.特征工程
• 4.机器学习(模型训练)
• 5.模型评估
  • 结果达到要求，上线服务
  • 没有达到要求，重新以上步骤

2.3.数据集介绍

• 数据简介
  • 一行数据称为一个样本
  • 一列数据称为一个特征
  • 有些数据有目标值（标签值）（想要得到的值），有些数据没有目标值
• 数据类型构成：
  • 数据类型一：特征值+目标值（目标值是连续的和离散的）
  • 数据类型二：只有特征值，没有目标值
• 数据分割：
  • 机器学习一般的数据集会划分为两个部分：
    • 训练数据：用于训练，构建模型
    • 测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效
  • 划分比例：
    • 训练集：70% 80% 75%
    • 测试集：30% 20% 25%

2.4.数据基本处理

对数据的缺失值以及去除异常值的处理

总结

面试建议是，一定要自信，敢于表达，面试的时候我们对知识的掌握有时候很难面面俱到，把自己的思路说出来，而不是直接告诉面试官自己不懂，这也是可以加分的。

以上就是蚂蚁技术四面和HR面试题目，以下最新总结的最全，范围包含最全MySQL、Spring、Redis、JVM等最全面试题和答案，仅用于参考

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