数据挖掘、机器学习、算法——笔面试学习大汇总

最新推荐文章于 2025-12-09 17:25:48 发布
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#机器学习 #数据挖掘 #算法 #面试

本文涵盖机器学习工程师面试准备指南，深入解析红黑树、数据挖掘算法等核心概念，提供编程题解、优缺点分析及深度学习面试者水平评估技巧。
机器学习知识点全面总结
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04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
【机器学习-01】机器学习基本概念与建模流程
qq_38614074的博客
03-15 8699
机器学习基本概念和建模流程介绍
机器学习笔试题精选（转载）
LUG_chong的博客
06-09 1181
Q1. 在回归模型中，下列哪一项在权衡欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）中影响最大？ A. 多项式阶数 B. 更新权重 w 时，使用的是矩阵求逆还是梯度下降 C. 使用常数项 答案：A 解析：选择合适的多项式阶数非常重要。如果阶数过大，模型就会更加复杂，容易发生过拟合；如果阶数较小，模型就会过于简单，容易发生欠拟合。如果有对过拟合和欠拟合概念不清楚的，见下图所示： Q2. 假设你有以下数据：输入和输出都只有一个变量。使用线性回归模型（y=wx+b）来拟合数据。那么使用
360搜索实习生（自然语言处理/机器学习/数据挖掘工程师）在线笔试知识点总结
sinat_21312425的专栏
03-29 2201
在360网申截止的那一天填了资料投递了实习生简历。投递的第一志愿职位是：360搜索部门下的自然语言处理/机器学习/数据挖掘工程师职位；第二志愿是产品助理。3月27号晚上做了第一部分能力测试，题目略多。前面有40道题大概属于那种能力和性格测试，给你四个选项让你快速选出最符合自己和最不符合自己的选项。好多题目我想说我都很符合啊。。后面是逻辑分析和数理分析类题目。前面做了网易产品策划的笔试和腾讯的在线模拟
机器学习算法 笔试题
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03-13 5149
单选题 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Rec...
机器学习笔试题汇总
Black eyes的博客
11-25 6901
文章目录树特征选择K近邻聚类深度学习分类距离、相似度指标性能评价HMM 树 1、在以下集成学习模型的调参中，哪个算法没有用到学习率learning rate？ B A.XGboost B.随机森林Random Forest C.LightGBM D.Adaboost 分析：其他三个都是基于梯度的算法，有梯度基本都有学习率，详细的可以去看看他们的更新公式。 2、在集成学习两大类策略中，boostin......
数据挖掘150道试题 测测你的专业能力过关吗？
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03-09 7156
单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Prec
机器学习算法工程师面试问题汇总（持续更新）
喝饱水没烦恼的博客
07-07 7797
机器学习算法原理，面试常问问题集锦，会持续更新，楼主也在学习中，会把自己的理解更新上来
机器学习面试-常见题目
weixin_39982225的博客
06-11 5030
机器学习常见面试问题汇总
面经自己汇总（三维视觉算法&机器学习&深度学习）——持续更新
toCVer的博客
07-01 6129
算法面经
数据分析面试【机器学习】总结之-----朴素贝叶斯常见面试题整理
天阑之蓝的博客
08-03 2192
阅读之前看这里????：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。 博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。 目录1、朴素贝叶斯原理2、朴素贝叶斯为什么“朴素naive”？3、朴素贝叶斯属于生成式模型，与判别式模型(LR)区别是？4、写出全概率公式&贝叶斯公式5、最大似然估计和最大后验概率的区别?6、朴素贝叶斯的工作
《糊涂算法》专栏目录——Java面试算法学习路线_java 糊涂算法(1)
2401_84140580的博客
05-06 1023
Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
机器学习/数据挖掘/算法岗位面试题汇总
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几个月前刚刚经历校招，投的多是机器学习和算法相关的岗位，特此分享面试中遇到及自己认为比较重要的内容： 1、过拟合和欠拟合怎么判断，如何解决？答：主要可以通过训练误差和测试误差入手判断是否过拟合或欠拟合。一般而言训练误差很低，但是测试误差较高，过拟合的概率较大，如果训练误差和测试误差都很高，一般是欠拟合。过拟合可以从增加样本量，减少特征数，降低模型复杂度等方面入手，实际的例子比如线性回归中，对于几
机器学习进阶＜5＞K-means智能客户分群与可视化分析系统
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这篇博客详细介绍了基于Streamlit构建的交互式K-means聚类学习平台。该项目通过模块化设计，带领用户从数据生成、算法原理演示、最佳K值选择，到实际应用场景（如客户细分、图像颜色量化）和交互式练习，完整实践无监督学习流程。平台集成了丰富的可视化组件与即时反馈功能，特别适合机器学习初学者直观理解K-means的核心概念与实现步骤。博客还提供了完整的代码解析、运行指南及资源推荐，是一份深入浅出的实战教程。
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这篇博客以生动的生活场景（如手机相册分类、商场客户分组）为引，深入浅出地介绍了经典的K-means聚类算法。通过“选班干部”的比喻和宠物数据集的Python可视化演示，清晰阐释了其“初始化、分配、更新、判断”四步核心流程，并展示了如何用肘部法则科学选择聚类数量。
当AI遇见MEMS：机器学习如何优化微振镜的控制与可靠性预测
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