机器学习/人工智能的笔试面试题目——最优化问题相关问题总结 编程

最新推荐文章于 2025-01-20 17:18:15 发布
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文章标签： 人工智能 机器学习 面试 编程
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本文总结了机器学习和人工智能面试中的最优化问题，包括梯度下降法、共轭梯度法和遗传算法。通过源代码示例，展示了如何运用这些算法解决线性回归模型拟合、线性方程组求解和优化问题，强调了掌握这些算法在面试中的重要性。

机器学习/人工智能的笔试面试题目——最优化问题相关问题总结 编程

最优化问题是机器学习和人工智能领域中的重要主题之一。在解决实际问题时，我们通常需要通过优化来寻找最佳解。本文将总结一些与最优化问题相关的笔试和面试题目，并提供相应的源代码。

  1. 梯度下降法：
    梯度下降法是一种常用的最优化算法，用于迭代地求解目标函数的最小值。请编写一个函数，实现基本的梯度下降法，并使用该函数在给定数据集上拟合一个线性回归模型。
import numpy as np

def gradient_descent(X, y, learning_rate=0.01, num_iterations=1
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机器学习/人工智能的笔试面试题目——机器学习相关问题总结
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
08-24 868
机器 学习模型关于单个样本的预测值与真实值的差称为**损失**。用于计算损失的函数称为**损失函数**。损失函数是$f(x)$和$y$的非负实值函数函数。经验风险（经验损失）：模型 $f(X)$关于训练数据集的平均损失结构风险：是在经验风险上加上表示模型复杂度的正则化项经验风险最小化的策略认为，经验风险最小的模型是最优的模型。结构风险最小化是为了防止过拟合而提出的，结构风险最小化等价于正则化。结构风险最小化的策略认为结构风险最小的模型是最优的模型。
机器学习/人工智能的笔试面试题目——卷积神经网络（CNN）相关问题总结 编程
CyberByte的博客
08-13 519
最后，通过全连接层将提取到的特征映射到输出类别上。以上是关于卷积神经网络相关的一些笔试面试题目和简要回答，同时提供了一个基于TensorFlow的简单CNN模型的实现代码。该代码示例定义了一个简单的CNN模型，输入为28x28的灰度图像。通过Conv2D层进行卷积操作，MaxPooling2D层进行池化操作，最后使用全连接层输出分类结果。在图像分类问题中，我们需要将卷积神经网络训练成对输入图像进行正确分类的模型。模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，通常使用准确率（Accuracy）作为评估指标。
人工智能师求职面试笔试题及答案汇总
aguyuc1的博客
11-03 1406
它们是用来引入非线性特性的。例如，在自然语言处理的任务中，我们可以使用自注意力机制（self-attention）来让模型自动学习文本中单词之间的关系。随机森林通过引入随机性来增加模型的多样性，从而降低过拟合的风险，并提高模型的泛化能力。常见的交叉验证有k折交叉验证，它将数据集划分为k个子集，每次使用k-1个子集进行训练，剩余的一个子集进行验证。处理不平衡数据集的方法有很多，包括过采样少数类（如SMOTE），欠采样多数类，使用合适的评估指标（如F1 score、AUC等），或者采用代价敏感学习等。
人工智能算法岗笔试题（截图）.pdf
07-17
本文档为阿里2018年算法笔试题，为截图格式。有需要的可以参考下
人工智能笔试题目及答案（1）
qq_47881349的博客
01-18 1379
人工密钥：如果没有明显的密钥可以单独使用或复合可用，那么最后的方法是，只需创建一个密钥，通过为每个记录或事件分配一个数字。强大的AI声称计算机可以在与人类相等的水平上进行思考，而弱AI只是预测一些类似于人类智能的功能可以合并到计算机中，使其成为更有用的工具。在人工智能中，神经网络是生物神经系统的仿真，它接收数据，处理数据并根据算法和经验数据给出输出。人工智能可用于许多领域，如计算，语音识别，生物信息学，人形机器人，计算机软件，空间和航空等。在部分订单计划中，不是搜索可能的情况，而是搜索可能计划的空间。
百度面试——机器学习实习
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
09-11 779
1、xgboost和gbdt的区别？这方面问的很细，比如说xgboost可以并行加速是怎么进行的，每次分裂叶子节点是怎么决定特征和分裂点的。2、LR手推，包括极大似然的概念，为什么极大似然的时候可以相乘，满足独立同分布？然后梯度下降更新权值，这里我自己自作主张的说了下mini-batch 梯度下降，SGD等，说手写过这里的代码，想展示下自己。3、结合项目，讲下怎么进行特征选择，特征工程方面，比如说非数值型怎么处理，one-hot后维度高怎么。问你用的xgboost也许要对特征进行标准化吗？
笔试面试解析资源：算法与机器学习高频题库
整体来看，这份“NOTES-笔试面试解析资源”是一个集算法训练、机器学习理论、深度学习前沿、面试实战于一体的综合性学习宝库，适用于从校园招聘到社招各个阶段的技术人员，尤其适合冲刺算法工程师、AI研究员、数据...
人工智能笔试题目及答案（2）
qq_47881349的博客
01-18 960
例如：如果模型1把User1122归类为1，模型2和模型3很有可能会做同样的分类，即使它的实际值应该是0，因此，只有弱相关的模型结合起来才会表现更好。我们知道，在一个正态分布中，约有68%的数据位于跟平均数（或众数、中位数）1个标准差范围内，那么剩下的约32%的数据是不受影响的。对于时间序列问题，k倍可能会很麻烦，因为第4年或第5年的一些模式有可能跟第3年的不同，而对数据集的重复采样会将分离这些趋势，而我们最终可能只是需要对过去几年的进行验证，这就不能用这种方法了。因此，我们更偏爱有最小AIC的模型。
阿里巴巴2018人工智能算法岗笔试题
09-07
新鲜出炉的阿里巴巴笔试题，今年人工智能两个答题全部都是NLP
机器学习/人工智能的笔试面试题目——NLP相关面试
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
08-25 793
可分为传统模型和词嵌入模型。传统模型包括词袋模型、TF-IDF、n-gram、LDA，其中词袋模型主要是依据字典来计算每个样本中的词语对应的频率/有无出现特征；而TF-IDF主要是用来衡量某个单词对于语义区别的重要性；n-gram主要是通过滑动窗口的形式将连续的单词作为对应特征；LDA是通过分解“文档-单词”矩阵来得到“文档-主题”和“主题-单词”两个概率分布，主要目的是计算每篇文档的主题分布。这一类传统模型实现较为简单，效率高，但所获得的的特征不包含语义信息，且易造成维度灾难。
机器学习/人工智能的笔试面试题目——SVM算法相关问题总结
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
08-24 714
支持向量机是是一种二类分类模型，它的基本模型是是定义在特征空间的**间隔最大的线性分类器**，间隔最大，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括**核技巧**，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略是**间隔最大化**，可形式化为求解凸二次规划的问题，也**等价于正则化的合页损失函数最小化问题**。线性可分支持向量机：当训练数据线性可分，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器线性支持向量机：当训练数据近似线性可分，通过软间隔最大化，学习一个线性的分类器。
摘录人工智能面试笔试题汇总
最新发布
JAVA领域优质创作者，基于分片网络查询方法专利发明者。
01-20 4546
机器学习是人工智能（AI）的一种应用，它为系统提供了从经验中自动学习和改进的能力，而无需外部编程。简单地说，机器学习是人工智能的一个子集，它使用数据来增强机器解决复杂问题的能力。隐马尔可夫模型是一种统计模型，用于描述依赖于内部因素的可观测事件的演变，而这些内部因素是不可直接观测的。在人工智能中，专家系统是模仿人类专家决策能力的计算机系统。自然语言处理（NLP）是人工智能、计算机科学和语言学的一个子领域，涉及人类语言和计算机语言之间的通信，有助于具体如何对计算机进行编程，以分析和处理大量的自然语言数据。
解读在校园招聘中人工智能常考的笔试题
喜欢打酱油的老鸟
03-21 1624
来源：机器学习算法工程师 本文约3100字，建议阅读9分钟 本文作者与你分享人工智能校招经验。 疫情下，感觉要爆发金融危机了啊，工作都可能找不到了，赶紧梳理下之前的笔试题，给大家个参考。 想了想当初，面试是在阳台上进行的，中午刚睡醒，然后就是开始自我介绍，然后就是简单的寒暄。 然后根据简历，问我的项目细节，问我使用的哪个卷积神经网络模型，为什么选择这个模型，通常都有哪些模型。 1. 深...
熬夜整理Python面试笔试题人工智能—(1)，Python开发基础自学
2301_82242296的博客
04-05 975
不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~给大家准备的学习资料包括但不限于：Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件python 零基础视频教程Python 界面开发实战教程Python 爬虫实战教程Python 数据分析实战教程python 游戏开发实战教程Python 电子书100本。
【顺丰科技】 2019校招 人工智能与机器学习工程师在线考试 笔试编程题
ferb的语音识别学习小站
11-08 1729
#!/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import sys import os import re #请完成下面这个函数，实现题目要求的功能 #当然，你也可以不按照下面这个模板来作答，完全按照自己的想法来 ^-^ #******************************开始写代码****************************** def...
计算机视觉+人工智能面试笔试总结——深度学习基础题1~20
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
08-30 1075
NMS全称是非极大值抑制，顾名思义就是抑制不是极大值的元素。在目标检测任务中，通常在解析模型输出的预测框时，预测目标框会非常的多，其中有很多重复的框定位到了同一个目标，NMS 的作用就是用来除去这些重复框，从而获得真正的目标框。而 NMS 的过程则用到了 IOU，IOU 是一种用于衡量真实和预测之间相关度的标准，相关度越高，该值就越高。IOU 的计算是两个区域重叠的部分除以两个区域的集合部分，简单的来说就是交集除以并集。......
笔试分享 | 带你解读校招人工智能笔试题
数据派THU
03-20 646
来源：机器学习算法工程师本文约3100字，建议阅读9分钟本文作者与你分享人工智能校招经验。疫情下，感觉要爆发金融危机了啊，工作都可能找不到了，赶紧梳理下...
计算机视觉+人工智能面试笔试总结——机器学习基础概念
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08-27 1151
深度学习是机器学习的一个特定分支，要想充分理解深度学习，就必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。机器学习的本质属于应用统计学，其更多地关注如何用计算机统计地估计复杂函数，而不太关注为这些函数提供置信区间，大部分机器学习算法可以分成监督学习和无监督学习两类；通过组合不同的算法部分，例如优化算法、代价函数、模型和数据集可以建立一个完整的机器学习算法。......
21道关于性能优化的面试题(附答案)
qiqiyuer的博客
04-12 686
基础知识是前端一面必问的，如果你在基础知识这一块翻车了，就算你框架玩的再6，webpack、git、node学习的再好也无济于事，因为对方就不会再给你展示的机会，千万不要因为基础错过了自己心怡的公司。前端的基础知识杂且多，并不是理解就ok了，有些是真的要去记。当然了我们是牛x的前端工程师，每天像背英语单词一样去背知识点就没必要了，只要平时工作中多注意总结，面试前端刷下题目就可以了。什么？你问面试题资料在哪里，这不是就在你眼前吗（滑稽61223309)]
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