2021机器学习面试必考100题最新汇总(附答案详解)

机器学习期末题库 1.属于监督学习的机器学习算法是:贝叶斯分类器2.属于⽆监督学习的机器学习算法是:层次聚类3.⼆项式分布的共轭分布是:Beta分布4.多项式分布的共轭分布是:Dirichlet分布5.朴素贝叶斯分类器的特点是:假设样本各维属性独⽴6.下列⽅法没有考虑先验分布的是:最⼤似然估计7.对于正态密度的贝叶斯分类器,各类协⽅差矩阵相同时,决策函数为:线性决策函数8.下列属于线性分类⽅法的是:感知机9.下列⽅法不受数据归⼀化影响的是:决策树10.下列分类⽅法中不会⽤到梯度下降法的是:最⼩距离分类器11.下列⽅法使⽤最⼤ 阅读详情

又到了金三银四的招聘旺季,很多想入行机器学习的程序员却在面试上发了愁

 

  • 机器学习的算法原理要怎么解释?

  • 各种算法都有什么差异和优缺点?

  • 模型太多不知道在什么时候用?

  • 模型出错了应该怎么调整?

 

机器学习内容复杂、网上资料良莠不齐,想要靠自己梳理清楚确实不容易,为了帮助想要入行机器学习的程序员们在金三银四顺利挺进大厂,我们研究了各个大厂的面试题型,总结出这「 100 道机器学习必考面试题+详细解答」

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「机器学习面试必备 100 题」

2021机器学习面试必考面试题汇总(附答案详解) 问题:Xgboost、lightGBM和Catboost之间的异同? 树的特征 三种算法基学习器都是决策树,但是树的特征以及生成的过程仍然有很多不同。 CatBoost使用对称树,其节点可以是镜像的。CatBoost基于的树模型其实都是完全二叉树。 XGBoost的决策树是Level-wise增长。Level-wise可以同时分裂同一层的叶子,容易进行多线程优化,过拟合风险较小,但是这种分裂方式也有缺陷,Level-wise对待同一层的叶子不加以区分,带来了很多没必要的开销。 实际上很多叶子的分裂 阅读详情

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