机器学习常见面试题:编程实例

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本文提供了机器学习面试中常见的编程实例,包括逻辑回归、K-近邻(KNN)和决策树算法的实现代码。通过这些示例,有助于加深对算法理解并提升编程技能,以应对面试中的实战题目。

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机器学习常见面试题:编程实例

在机器学习领域的面试中,编程实例是一个常见的考察点。通过编程实例,面试官可以了解面试者对机器学习算法的理解和实践经验。在这篇文章中,我们将提供一些常见的机器学习编程题目,并附上相应的源代码作为答案。

  1. 逻辑回归
    逻辑回归是一种常见的二分类算法。给定一个数据集,我们需要使用逻辑回归算法对样本进行分类。下面是一个简单的逻辑回归实现的示例代码:
import numpy as np

def logistic_regression(X, y, lr=0.01, num_iters=
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