面试 | 22道机器学习常见面试题目

最新推荐文章于 2024-04-24 22:51:54 发布
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本文精选了22道机器学习领域的经典面试题目，旨在帮助正在准备面试的朋友掌握核心概念，包括无监督和有监督算法的区别等关键知识点。
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分享22道常考的机器学习面试题，给正在准备面试的朋友们。

(1) 无监督和有监督算法的区别？

Wang_AI
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Vampire_2017的博客
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本文涵盖 PyTorch 的多个方面的热门面试题，包括初始化权重和偏差、定义神经网络模型、设实现自定义损失函数、模型压缩加速技巧、求函数导数、torch.no_grad的作用以及张量钩子的使用和在张量上实现钩子等内容。
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weixin_42065178的博客
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絮叨两句: 博主是一名数据分析实习生,利用博客记录自己所学的知识,也希望能帮助到正在学习的同学们 人的一生中会遇到各种各样的困难和折磨，逃避是解决不了问题的，唯有以乐观的精神去迎接生活的挑战 少年易老学难成，一寸光阴不可轻。 最喜欢的一句话:今日事,今日毕 机器学习面试题为什么需要对数值类型的特征做归一化？类别型特征如何处理的?距离/相似度如何计算？欧几里得距离（Eucledian Distance）曼哈顿距离（Manhattan Distance）明可夫斯基距离（Minkowski distance）.
数据分析面试【机器学习】总结之-----主要的常见面试题整理（二）
天阑之蓝的博客
08-18 2069
阅读之前看这里????：博主是正在进行数据分析师求职的一员，博客记录的是在学习和求职过程中一些总结，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.简述方差和偏差的概念2.简述参数模型和非参数模型的区别和优缺点3.简述生成模型和判别模型地概念4.如何解决样本类别不均衡的问题5.L1和L2范数的区别6.机器学习中，为什么经常需要对数据进行归一化
互联网公司数据分析/挖掘面试机器学习面到的题目
qianyongismydream的博客
04-23 1182
1、LR原理及公式推导，有哪些优化方法，梯度下降，牛顿法以及各种变种，L1、L2范数的区别，优缺点。 2、GBDT、XGBOOST原理异同，如何并行化等等（最好去xgboost官方看原始论文，讲得很清楚）随机森林原理及细节。 3、如何解决数据不均衡问题。SVM原理及细节，SVM和树模型的异同以及优缺点和局限性。 4、推荐系统，协同过滤原理，基于用户、物品等等。深度学习中的一些小问题，比如re
上海人工智能实验室面试题
学姐带你玩AI的博客
12-23 1869
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(1) 无监督和有监督算法的区别？有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本...
最新版的机器学习和深度学习面试题目， 涉及机器学习和深度学习理论和实践
07-14
以上知识点是机器学习和深度学习面试中常见的问题，深入理解并能灵活应用这些概念是成为一名优秀的AI工程师的关键。在面试中，不仅需要理论知识，还要具备解决实际问题的能力，如模型调优、特征选择和模型评估等。
机器学习面试题目1
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"机器学习面试题目1" 本资源主要介绍了机器学习面试中的重要知识点，包括有监督学习和无监督学习、正则化、过拟合、泛化能力、生成模型和判别模型、线性分类器和非线性分类器、特征选择、ill-condition 病态问题、...
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Group convolution是卷积神经网络中一种特殊的卷积方式，它将输入的特征图分成若干组，每组独立进行卷积操作。这种方法可以减少参数数量，降低计算复杂度，同时增强网络的表达能力。主要特点：参数减少：每个滤波器只处理部分输入通道，减少了总参数量。计算效率提高：通过减少乘加操作，提升计算效率。正则化效果：增加模型的正则化，有助于减少过拟合。缺点：信息流受限：限制了不同组间的信息交流，可能影响特征捕捉能力。设计复杂性：需要适当选择组数，增加设计难度。
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03-22 1735
如今，好多机器学习、数据挖掘的知识都逐渐成为常识，要想在竞争中脱颖而出，就必须做到： 　　保持学习热情，关心热点； 　　深入学习，会用，也要理解； 　　在实战中历练总结； 　　积极参加学术界、业界的讲座分享，向牛人学习，与他人讨论。 　　最后，希望自己的求职季经验总结能给大家带来有益的启发。
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BAT机器学习面试1000题系列
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HuangQinJian
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几点声明： 1、本文的内容全部来源于七月在线发布的BAT机器学习面试1000题系列； 2、文章中带斜体的文字代表是本人自己增加的内容，如有错误还请批评指正； 3、原文中有部分链接已经失效，故而本人重新加上了新的链接，如有不当，还请指正。（也已用斜体标出） 4、部分答案由于完全是摘抄自其它的博客，所以本人就只贴出答案链接，这样既可以节省版面，也可以使排版更加美观。点击对应的问题即可跳转。
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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。今天在黑马程序员论坛找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。 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
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1、深度学习框架TensorFlow中都有哪些优化方法？  答：GradientDescentOptimizer  AdagradOptimizer  Optimizer  优化最小代价函数  2、深度学习框架TensorFlow中常见的激活函数都有哪些？  答：relu，sigmoid,tanh  3、深度学习框架TensorFlow中有哪四种常用交叉熵？  答： tf.nn.weighted_...
掌握BAT面试必备：机器学习300题全解析
标题“BAT机器学习笔试面试300题及答案”表明本文件是一个针对求职者准备的练习材料，覆盖了百度（Baidu）、阿里巴巴（Alibaba）、腾讯（...等中国顶尖互联网公司（即BAT）在机器学习领域所常设的笔试和面试题目...
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