【全网最全】AIGC产品经理面试高频100题答案解析

【全网最全】AIGC产品经理面试高频100题答案解析

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说明：

1）目前干货文档总字数9.57 万，不管是模型基本功还是每个问题的答案都尽可能详尽；

2）重点给大家深度讲解了机器学习、深度学习、AIGC三个大方向的13个 经典模型

3）每个模型从实现****原理、应用场景、优缺点 三个产品经理必懂的维度深度讲解，结合应用案例更易于大家理解

4）从百度、腾讯、字节、商汤、科大讯飞等面试精选AI面试高频面试30题，后续会继续补充

5）高频面试总共10****0道 ，包含产品经理面试常规问题、AI产品经理通用问题和AIGC项目相关问题 ，每一个问题都给出了回答思路、回答框架以及参考答案 ，帮助大家提高面试准备效率

详细的目录如下，需要的小伙伴可以详细看一下~

第一章：机器学习和深度学习的关系

第二章：机器学习7大经典算法

算法一 ：K近邻算法【分类算法】

1.1 KNN 算法的实现原理

1.2 KNN应用场景举例：预测候选人能不能拿到 Offer

1.3 KNN 算法优缺点

算法二 ：线性回归【回归算法】

2.1 线性回归算法的实现原理

2.2 线性回归算法的应用场景：广告投放

2.3 线性回归算法的优缺点

算法三 ：逻辑回归【分类算法】

3.1 逻辑回归算法的原理

3.2 逻辑回归算法的应用

3.3 逻辑回归算法的优缺点

算法四 ：朴素贝叶斯【分类算法】

4.1 朴素贝叶斯算法实现原理

4.2 朴素贝叶斯的应用案例：要不要购买延误险

4.3 朴素贝叶斯的优缺点

算法五 ：决策树与随机森林【分类算法】

5.1 决策树算法的实现原理

5.2 决策树的应用案例：预测用户违约

5.3 决策树的优缺点

5.4 随机森林：集体的力量

**算法六：**支持向量机【分类算法】

6.1 SVM 算法的实现原理

6.2 SVM应用场景：预测股票市场的涨与跌？

6.3 SVM 算法优缺点

算法七 ：K-means 聚类算法【回归算法】

7.1 K-means 算法实现原理

7.2 应用案例：K-means 算法对用户分层