机器学习面试题总结

最新推荐文章于 2024-11-17 08:52:58 发布
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分类专栏： 面试常见问题
机器学习常见面试题总结
qq_43710593的博客
05-02 607
训练模型的目的——最小化损失函数——可以分解为和用训练出的的输出的与的输出值之间的差异。输出值之间的差异。的存在是学习算法所无法解决的问题，决定了学习的上限。假设在数据已经给定的情况下，此时上限已定，我们要做的就是尽可能的接近这个上限。
机器学习面试题汇总（51~100题）
oswin
03-25 1281
机器学习面试题汇总（51~100题）51 逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化？52 hash 冲突及解决办法 51 逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化？ 在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点： ①离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； ②稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易...
机器学习面试题汇总
王猛的专栏
09-03 186
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40355324/article/details/80426952
机器学习面试常见题总结（持续更新）
lanyu_01的博客
03-23 833
1、逻辑回归（LR）损失函数为什么使用最大似然估计而不用最小二乘法？链接：https://www.zhihu.com/question/65350200/answer/266277291首先，机器学习的损失函数是人为设计的，用于评判模型好坏（对未知的预测能力）的一个标准、尺子，就像去评判任何一件事物一样，从不同角度看往往存在不同的评判标准，不同的标准往往各有优劣，并不冲突。唯一需要注意的就是最好选...
机器学习面试题汇总-七月在线
01-03
本人搜集的BAT机器学习面试题，七月在线整理，共1500题，现有230题的详细分析。
算法工程师-机器学习面试题总结
04-20
1-1 简述解决一个机器学习问题时，你的流程是怎样的？ 1-2 损失函数是什么，如何定义合理的损失函数？ 1-3 回归模型和分类模型常用损失函数有哪些？各有什么优缺点 1-4 什么是结构误差和经验误差？训练模型的...
机器学习面试题总结.pdf
04-09
机器学习作为数据密集型领域的核心技术，对于很多准备进入该行业的人来说，理解和掌握相关知识以及面试技巧至关重要。接下来，我将根据提供的文件内容，逐一详细解释相关知识点。 1. 神经网络降维方法： 在神经网络...
机器学习面试试题总结.rar
10-23
24份机器学习面试题目大总结，最全面最精华。花费3天时间总结。
常见的机器学习面试题总结
柏拉图工作室-AI学科
12-17 2051
1.比较下LR与SVM这两个算法 相同点 第一，LR 和 SVM 都是分类算法。 第二，如果不考虑核函数，LR 和 SVM 都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的。 第三，LR 和 SVM 都是监督学习算法。第四，LR 和 SVM 都是判别模型。 不同点 第一，本质上是其 loss function 不同。 不同的 loss function 代表了不同的假设前提，也就代表了不同的分类原理LR 方法基于概率理论，假设样本为 0 或者 1 的概率可以用 sigmoid 函数来表示，然后通过极大似
机器学习面试-常见题目
weixin_39982225的博客
06-11 4391
机器学习常见面试问题汇总
经典的机器学习200道面试题（附参考答案）
小白学视觉
05-19 7323
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来 源：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_35512245/article/details/78796328本文总结了往年BAT机器学习面试题，干货满满，值得收藏。想要入职大厂可谓是千军万马过独木桥。为了通过层层考验，刷题肯定是必不可少的。这份刷题宝典拿好哦！1.请简要介绍下SVM。SVM，全称是supp...
51 个基本的机器学习面试问题和答案
m0_51118916的博客
05-17 1万+
介绍机器学习相关的面试题与答案
常见机器学习算法思想简单梳理
栖客
11-09 946
转载自：http://blog.jobbole.com/74438/ 前言： 找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需
40 个机器学习面试问题（文末福利送书）
全栈川川
12-05 5394
偏差（模型与数据的拟合程度）是指由于 ML 算法中的不准确或简单假设导致的错误，这会导致过度拟合。方差（模型根据输入发生的变化有多少）是指由于 ML 算法的复杂性而导致的错误，这会对训练数据和过度拟合的高度变化产生敏感性。换句话说，简单模型是稳定的（低方差）但有很大偏差。复杂模型容易过度拟合，但表达了模型的真实性（低偏差）。误差的最佳减少需要偏差和方差的权衡，以避免高方差和高偏差。监督学习需要训练标记数据。换句话说，监督学习使用基本事实，这意味着我们对我们的输出和样本有现有的了解。这里的目标是学习一个近似输
机器学习100道经典面试题库（二）
最新发布
cuisidong1997的博客
11-17 1251
词是字的组合,相邻的字同时出现的次数越多,就越有可能构成一个词。用AR模型法求信具体作法是：①选择AR模型，在输入是冲激函数或白噪声的情况下，使其输出等于所研究的信号，至少，应是对该信号的一个好的近似。解析：C是惩罚参数，它的值越大，对误分类的惩罚就越大，分类的正确率就越高，对训练数据的拟合效果越好，当C趋于无穷大时，模型过拟合，对于训练集数据可以实现正确分类，答案选A。解析：最大熵代表了整体分布的信息，通常具有最大熵的分布作为该随机变量的分布，不能体现两个词的相关性，但是卡方是检验两类事务发生的相关性。
机器学习面试中常见问题整理
2301_81888214的博客
03-21 799
无论你是刚刚踏入机器学习领域的新手，还是已经积累了一定经验的从业者，面试都是检验你技能和知识的重要环节。
机器学习面试题
orangefly0214的博客
02-24 198
转自：https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/78121924  
面试笔试整理3：深度学习机器学习面试问题准备（必会）
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woaidapaopao的博客
09-07 7万+
第一部分：深度学习 1、CNN 1、CNN问题 2、如何减少参数 权值共享、VGG的感受野、GoogLeNet的inception 3、激活函数选择 4、filter的尺寸选择 5、pooling的作用 6、常用的几个模型 2、RNN 1、RNN、LSTM、GRU 推导forget gate，input gate，cell state， hidden information
机器学习面试题库：24份精选试题大总结
资源摘要信息:"机器学习面试试题总结.rar" 是一份包含了24份机器学习面试题目的集合，经过精心整理和总结，力求为准备机器学习职位的求职者提供最全面和最精华的面试资源。这份资料的编制者投入了3天的时间，汇集了...
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