机器学习常见的算法面试题总结

最新推荐文章于 2025-12-03 17:31:48 发布
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#机器学习 #面试题 #算法

该博客主要是天池代码分享与思路沉淀，对机器学习常见的算法面试题进行了总结，聚焦于信息技术领域的机器学习算法相关内容，为面试者提供参考。
【面试系列】机器学习工程师高频面试题及详细解答
在路上的专栏
07-02 1575
本文详细介绍了机器学习工程师岗位的常见面试问题及其解答，涵盖初级、中级和高级三个层次。初级问题涉及机器学习基础概念和常见算法，如监督学习、非监督学习和回归算法等；中级问题深入探讨决策树、随机森林、支持向量机、PCA等技术；高级问题则涉及深度学习、生成对抗网络、迁移学习和强化学习等前沿主题。此外，文章总结了该岗位常考知识点，并强调了实践技能的重要性。这些内容不仅为准备面试的求职者提供了全面的指导，也为希望深入理解机器学习领域的技术人员提供了丰富的参考资料。
机器学习常见面试题总结
我的博客
08-25 3550
序号 题目 难度 A B C D E F 正确答案 1 关于 Logit 回归和 SVM 不正确的是 简单 Logit 回归目标函数是最小化后验概率 Logit 回归可以用于预测事件发生概率的大小 SVM 目标是结构风险最小化 SVM 可以有效避免模型过拟合 A 2 是否能用神经网络算法设计逻辑回归算法？ 简单 是 否 A 3 关于支持向量机 SVM,下列说法错误的是 简单 L2 正则项，作用是最大化分类间隔，使得分类器拥有更强的泛化能力 Hinge 损失函数，作用是最小...
机器学习与深度学习常见面试题（上）
SIGAI_优快云的博客
09-21 2万+
本文及其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造，自2019年1月出版以来已重印3次。 书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源 一年一度的校园招聘已经开始了，为了帮助参加校园招聘、社招的同学更好的准备面试，SIGAI整理出了一些常见的机器学习、深度学习面试题。理解它们，对你通过技术面试非常有帮助，当然，我们不能只...
机器学习常见算法
weixin_34234823的博客
04-17 497
朴素贝叶斯 P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)所以有：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别 工作原理 假设现在有样本x=(a1,a2,a3,…an)这个待分类项(并认为x里面的特征独立) 再假设现在有分类目标Y={y1,y2,y3,y4..yn...
机器学习面试-常见题目
weixin_39982225的博客
06-11 5004
机器学习常见面试问题汇总
机器学习与算法常见面试题总结（持续更新）
a18612039484的博客
09-07 4042
目录1.XGBoost相关2.支持向量机SVM相关3.余弦相似度4.Bayes基本原理5.信息熵 1.XGBoost相关 @风弦鹤 – XGBoost——机器学习（理论+图解+安装方法+python代码） 2.支持向量机SVM相关 @d__760 – Svm算法原理及实现 3.余弦相似度 @ iSuperGifted – 余弦相似度计算 4.Bayes基本原理 @ 靓玲珑 – 贝叶斯算法的原理和代...
机器学习SVM算法常见面试题（一）
我不爱机器学习的博客
05-29 6011
在面试数据分析或算法相关岗位时，支持向量机是常被问到的一个算法，因此本文对于面试中常见的SVM原理以及核函数方面的问题进行了汇总。 本文主要包含以下内容1 什么是支持向量机？2 什么叫硬间隔软间隔？3 SVM为什么采用间隔最大化？4 SVM与感知机的区别？5 什么叫支持向量？6 支持向量机包含几种模型？7 SVM怎么处理多分类？8 核函数原理？9 为什么引入核函数？10 SVM有哪些核函数，对应有...
机器学习面试题——聚类算法
weixin_46838716的博客
04-28 3315
聚类经常在大厂的笔试题中考选择题，然后面试可能会问
机器学习高频面试题(41道)
热门推荐
wuxiaosi808的博客
07-02 5万+
Q1: What’s the trade-off between bias and variance? 问题1: 什么是偏差（bias）、方差（variable）之间的均衡？ Bias 是由于你使用的学习算法过度简单地拟合结果或者错误地拟合结果导致的错误。它反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，即算法本身的拟合能力。Bias 可能会导致模型欠拟合，使其难以具有较高的预测准确性，也很难将你的知识从训练集推广到测试集。 Variance 是由于你使用的学习算法过于复杂而产生的错
机器学习常见的算法面试题总结_天池竞赛 - 开发者论坛1
08-03
《机器学习常见的算法面试题总结》 在机器学习领域，面试时常常会涉及到一系列核心算法的考察，其中朴素贝叶斯和逻辑回归是两个重要的基础模型。下面将对这两个算法进行详细讲解。 首先，朴素贝叶斯算法是一种基于...
机器学习算法工程师面试题汇总整理
08-17
总结以上内容，机器学习算法工程师的面试题往往涉及基础理论、算法选择与应用、编程技能、数学知识以及个人的研究和实践经验等多方面。求职者需要在这些领域都有所准备，才能在面试中脱颖而出。
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，the summary of machine learning questions
08-18
为了帮助应聘者更好地准备机器学习相关的面试，有心人整理了一份“机器学习面试题总结”，这份总结试图覆盖机器学习的各个重要领域，从基础理论到实际应用都有所涉猎，旨在为面试者提供一个全面的复习资料。...
【模式识别与机器学习（15）】主成分分析
hiliang521的博客
12-02 463
【模式识别与机器学习（15）】主成分分析
0011机器学习特征工程
最新发布
老欧学视觉的博客
12-03 330
本文系统介绍了机器学习特征工程的关键内容，包括特征工程在机器学习流程中的重要性、数据处理方法和降维技术。主要内容涵盖：1）特征工程的核心作用是通过数据预处理提升模型效果，包括异常值处理、数据平衡、文本向量化等；2）详细讲解了数据清洗、缺失值填充、标准化/归一化、One-Hot编码等基础处理方法；3）重点阐述了文本特征提取技术（词袋法、TF-IDF）和降维方法（特征选择、PCA、LDA）。文章强调特征工程需结合业务场景进行特征衍生和优化，占整个开发流程30%-50%的工作量，是机器学习项目成功的关键环节。
用Python玩转GAN：让AI学会“造假”的艺术
2303_77568009的博客
12-03 865
本项目基于PyTorch实现了生成对抗网络（GAN），用于生成手写数字图像。通过搭建生成器和判别器的卷积神经网络结构，采用对抗训练策略，成功在MNIST数据集上训练出能够生成逼真数字图像的模型。实践过程中解决了GPU环境配置、Windows多进程加载数据、网络优化等关键技术问题，最终实现了从随机噪声到清晰数字图像的端到端生成。该实践加深了对深度学习框架使用、模型训练调优及GAN原理的理解，为机器学习算法学习提供了完整案例。
【模式识别与机器学习（11）】数据预处理（第三部分）：高级技术与质量保证
hiliang521的博客
12-02 545
【模式识别与机器学习（11）】数据预处理（第三部分）：高级技术与质量保证
【模式识别与机器学习（14）】K-means算法中K值确定教程
hiliang521的博客
12-02 285
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