[面试题]机器学习算法工程师面试题

最新推荐文章于 2025-11-10 09:58:11 发布

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本文探讨了Word2Vec模型中的两种主要架构——Skip-gram与CBOW，并介绍了逻辑回归损失函数的推导过程。此外，还对比了L1与L2正则化的区别，解释了Negative Sampling在训练大规模数据集时的作用。

                    
                    你的Word2Vec应用中用的是Skip-gram还是CBOW？
请推导逻辑回归的损失函数？
L1与L2的区别是什么？
什么是Negative Sampling？

确定要放弃本次机会？

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机器学习-算法工程师面试宝典

03-25

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10-05

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第一次机器学习算法工程师面试题目

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12-12

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JY丫丫

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1快速排序 2介绍下逻辑回归；损失函数；代价函数；加正则化项的作用。 https://blog.youkuaiyun.com/jk123vip/article/details/80591619 分类和回归是机器学习可以解决两大主要问题，从预测值的类型上看，连续变量预测的定量输出称为回归；离散变量预测的定性输出称为分类。例如：预测明天多少度，是一个回归任务；预测明天阴、晴、雨，就是一个分类任务。线性回归预测...