面试 | 22道机器学习常见面试题目

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转载 最新推荐文章于 2026-06-12 16:17:54 发布 234 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
机器学习算法岗的常见面试问题及准备 机器学习常见问题1) 几种模型（ SVM，LR，GBDT，EM ）的原理以及公式推导； 2) RF,GBDT 的区别； GBDT,XgBoost的区别（烂大街的问题最好从底层原理去分析回答）； 3) 决策树处理连续值的方法； 4) 特征选择的方法； 5) 过拟合的解决方法； 6) K-means 的原理，优缺点以及改进； 7) 常见分类模型（ SVM ，决策树，贝叶斯等）的优缺点，适用场景以及如何... 阅读详情
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(1) 无监督和有监督算法的区别？

【OpenClaw从入门到精通】第45篇：Skill供应链安全——如何识别并避开恶意技能插件？（2026实测版） 随着OpenClaw生态爆发式增长，全球Skills总量近75万个，日均新增2.1万个，但恶意/问题插件已超600个，数十万用户受影响。本文基于奇安信威胁报告及360安全实践，拆解恶意技能的五大核心特征，提出"安装前三步法"安全审查流程，详解安全技能来源白名单与定期审计方案，并深度解析360龙虾Skill安全超市的分级认证机制。读者可掌握从技能筛选、安装审查到术后审计的全流程安全防护手段，通过实操命令与案例演示，零成本构建Skill供应链安全防线，避免遭遇私钥窃取、资产损失等安全事件。 阅读详情

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数据分析面试【机器学习】总结之-----主要的常见面试题整理（二）

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

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【论文泛读|附源码】如何进行动力学重构？ 神经网络自动编码器结合SINDy发现数据背后蕴含的方程

这一篇文章叫做 **数据驱动**的**坐标发现与方程发现算法**。想回答的问题很简单，就是根据数据写方程。 想想牛顿的处境，如何根据各种不同物体下落的数据，写出万有引力的数学公式的。这篇文章就是来做这件事的。当然，这篇论文并没有从牛顿视角，完全去思考牛顿所想。而是利用现有的**深度学习技术** 和 **动力学重构的方法** 。提出了一种框架，基于现有的计算机技术，去发现物质运动背后的物理规律。 这里直接给出这篇方法的核心思路图，我们后面会逐个讲解。

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阿里面试问题（转牛客网上分享的题目）

链接：https://www.nowcoder.com/discuss/77?type=&order=0&pos=357&page=1来源：牛客网【阿里】1，mysql的三大引擎是啥？mysql常用的引擎有InnoDB，MyISAM，Memory，默认是InnoDBInnoDB：磁盘表，支持事务，支持行级锁，B+Tree索引ps:优点： 具有良好的ACID特性。适用于高并发...

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面试常问的40个问题附带答案！(前10道题)

原文地址：http://campus.dajie.com/square/detail/120   “你为什么要申请市场部的职位？” “你觉得自己适合做销售吗？” “你的职业规划是什么？” “你们班同学都是怎么找工作的？” …… 以上这些都是很常见的面试问题， 但是应届毕业生在回答这些问题的时候， 往往是侃侃而谈却未能获得面试官的认同。究其原因， 有的是因为申请人不

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YOLO26涨点改进 | 全网独家复现、小目标检测改进篇 | TGRS 2025 | YOLO26引入MFAE-YOLO中的GFFP、FCPS 和 C3k2-FPEU创新点，涨点起飞，直接发论文

🔥本文给大家介绍在YOLO26中引入MFAE-YOLO中的 GFFP（全局特征融合处理）、FCPS（特征通道像素注意力） 和 C3k2-FPEU（特征池提取单元） 二次创新改进模块，能显著提升对小目标的检测性能。GFFP通过多尺度特征融合增强全局上下文感知能力，有效提升小目标在复杂背景下的可辨性；FCPS融合通道、像素和空间注意力机制，增强了模型对关键细节和小区域特征的关注，提升检测精度；C2F-FPEU利用多种池化方式挖掘细节特征，优化浅层特征表示能力。三者协同提升了YOLO26在小目标检测中的鲁棒性。

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考察数据科学家深度学习水平的30道题 特征工程 离散、连续特征一般怎么处理（onehot、归一化、why、方法 等）； 特征变换、构造/衍生新特征（woe、iv、统计量 等）； 特征筛选（离散、连续、多重共线性 等）； 采样（除了随机呢？）； 缺失值处理（离散、连续）... 机器学习 常用loss、正则、sgd、l-bfgs、auc公式及优缺点、数据不平衡时的调参... boot...

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22道机器学习常见面试题目

来源：机器学习算法与自然语言处理 本文为你带来22道机器学习常见的面试问题和回答。 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，训练样本的岐义性低。 无监督学习：对没有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以发现训练样本集中的结构性知识。这里，所有的标记（分类）...

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干货 | 22道机器学习常见面试题目

来源：机器学习算法与自然语言处理本文共6600字，建议阅读13分钟。本文为你带来22道机器学习常见的面试问题和回答。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...

数据派THU 408

【干货】22道机器学习常见面试题目

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要20分钟跟随小博主，每天进步一丢丢　(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...

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22道机器学习常见面试题目汇总!(附详细解答)

作者 | 数据分析1480 来源 | lsxxx2011 (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，训练样本的岐义性低。 无监督学习：对没有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以发现训练样本集中的结构性知识。这里，所有的标记（分...

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怒肝 200 道 Python 面试题，我悟了！

大家好，我是 Rocky0429。 对于 Python 的学习，很多小伙伴和我说不知道自己现在什么水平，也不知道现在自己算是到了哪个阶段。其实很简单，那句话怎么说来着，实践是检验真理的唯一标准。怎么实践呢？我感觉就是去面试。 很多同学可能一听面试，就慌忙摇头，觉得自己的水准还不到能面试的时候。可是哪有你想的那么复杂，面试无非就是去问你一些问题，你来回答。回答的上来就过，回答不上来就回去接着学。这就和我们从小到大在学校里，上课被老师提问一样，我们每个人都应该是面试强者才对。 下面我给大家整理了 200

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【AI小知识】机器学习最常见的 10 个面试题目

这些是最常见的 10 个机器学习面试题，它们涵盖了基础概念、模型优化、正则化、优化算法和深度学习等方面。掌握这些内容，能帮助你在面试中表现更出色！

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推荐收藏！48道数据分析师高频面试题汇总！

大家好，最近很多小伙伴私信我，讲一下数据分析的面试题，今天给大家整理了48道数据分析师面试时被频繁问到的题目，找数据分析岗位的同学一定要码住认真看。

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