人工智能面试题分享（含答案）_hrtps智能面试题目-优快云博客

本文分享了人工智能领域的面试题目，涵盖深度学习框架TensorFlow、过拟合、核函数、朴素贝叶斯、监督学习、模型选择、图形数据库Neo4J、LR与SVM的对比以及聚类等知识点，旨在帮助求职者准备面试。

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现在人工智能就业前景怎么样？学完人工智能相关课程好找工作吗？目前国内人工智能领域正在高速发展，各大企业都在积极布局人工智能技术应用。想要从事人工智能相关工作，不但要了解国内整体的发展方向。而进入企业唯有基础才是最好的敲门砖。今天从网络采编了一些关于人工智能的面试题。希望对近期求知的小伙伴有一定的帮助。

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人工智能面试题分享（含答案）

1、深度学习框架TensorFlow中有哪四种常用交叉熵？
　　
　　答： tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits
　　tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
　　tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
　　tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

2、什么叫过拟合，避免过拟合都有哪些措施？
　　
　　答：过拟合：就是在机器学习中，我么测试模型的时候，提高了在训练数据集的表现力时候，
　　但是在训练集上的表现力反而下降了。
　　解决方案：
　　1.正则化；
　　2.在训练模型过程中，调节参数。学习率不要太大；
　　3.对数据进行交叉验证；
　　4.选择适合训练集合测试集数据的百分比，选取合适的停止训练标准，使对机器的训练在合适；
　　5.在神经网络模型中，我们可以减小权重；

3、什么是核函数？
　　
　　核函数是将线性不可分的特征隐射到高位特征空间，从而让支持向量机在这个高维空间线性可分，也就是使用核函数可以向高维空间映射并解决非线性的分类问题。包括线性核函数，多项式核函数，高斯核函数等，其中高斯核函数最为常用。