转一下机器学习面试题

最新推荐文章于 2020-09-06 22:13:45 发布
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本文精选了BAT等知名互联网公司机器学习领域的面试题目，涵盖了从基础到高级的多个方面，适合准备从事机器学习相关工作的求职者进行复习。
机器学习常见面试问题（一）
timcompp的博客
03-15 1万+
All about ML.
机器学习面试题(一)
weixin_43643246的博客
03-15 878
1.请简要介绍下SVM svm是一个寻求最大间隔的分类器。它希望能在众多平面中找到一个可以很好划分数据的超平面，让离其最近的点到其的距离最大化。当数据线性可分的时候，用硬间隔svm，不允许有点出现在间隔之内（也就是划分错误的点）；当数据近似线性可分的时候，用软间隔svm,允许少量点出现在间隔之内（也就是划分错误的点）；当数据线性不可分的时候，通过使用核技巧及软间隔最大化，学习非线性支持向量机。 2...
机器学习相关面试题
10-14
机器学习相关面试题，各种算法的思想，可能改进的方法，比较，机器学习，深度学习
想去机器学习初创公司做数据科学家？这些问题值得你三思！
12-20 496
想去机器学习初创公司做数据科学家？这些问题值得你三思！ 想去机器学习初创公司做数据科学家？这些问题值得你三思。 机器学习和数据科学被看作是下一次工业革命的驱动器。这也意味着有许许多多令人激动的初创公司正在起步成长、寻找专业人士和数据科学家。它们可能是未来的特斯拉、谷歌。 对于有职业抱负的你来说，看好一家好的创业公司团队后，如何能够脱颖而出，进入一家靠谱的创业团
机器学习面试题
热门推荐
doulinxi115413的博客
02-20 1万+
https://blog.youkuaiyun.com/a2524289/article/details/78888480 1.支持向量机（SVM）的优缺点： VM的优缺点 优点： (1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射； (2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心； (3)支持向量是SVM的训练结果,在S...
精选资源
机器学习、深度学习面试题合集（300+）.pdf
09-30
机器学习、深度学习面试题合集 机器学习、深度学习面试题合集是机器学习和深度学习领域的常见面试题的集合。该合集涵盖了机器学习和深度学习的基本概念、算法和模型，包括支持向量机（SVM）、TensorFlow、Gradient ...
机器学习面试题总结，the summary of machine learning questions
最新发布
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。...
机器学习面试题.pdf
07-15
机器学习面试中通常会询问这些基本概念，以评估面试者的理论知识和实际应用能力。 有监督学习与无监督学习的对比是基础知识点。有监督学习需要标记的数据集来训练模型，其目的在于学习一个映射，以便模型能够预测新...
BAT机器学习面试1000题系列
03-07
### BAT机器学习面试1000题系列知识点详解 #### 1. 归一化为何能提高梯度下降法求解最优解的速度？ 归一化技术可以显著改善梯度下降法在训练机器学习模型时的表现。主要原因在于： - **解决尺度差异**：特征之间...
人工智能机器学习面试题
07-18
这是我之前找工作看的，可以根据自己想找的工作岗位重点看某一部分...或者学习人工智能的在校生，尤其是近几年工作不好找了，实习经验不多的就需要多扩充一下基础知识 另外如果有其它需要可以提一下，可以的给个赞啥的
机器学习面试题目1
10-18
python高级的知识点，包括当下的机器学习见面试题，这里做了3份，分别上传给大家，基本涉及到了相关要点，希望对大家有用
机器学习算法岗常见笔试面试题整理
kwame211的博客
05-11 1094
数据库中的主键、索引和外键（数据分析岗经常问）决策树ID3和C4.5的差别？各自优点？Boost算法CART（回归树用平方误差最小化准则，分类树用基尼指数最小化准则）GBDT与随机森林算法的原理以及区别。优化算法中常遇到的KKT条件？作用是？最近邻算法KNN（分类与回归）L1和L2函数？L1和L2正则项的比较，如何解决 L1 求导困难？L1正则为何可把系数压缩成0，说明坐标下降法的具体实现细节LR...
机器学习面试题总结
weixin_39769935的博客
09-06 342
更多内容，关注“百面机器学习”可以看到啦 神经网络中怎么降维？ 标准化和归一化有什么区别？ LSTM 为啥比 RNN 在梯度消失上要好？ 为啥 L1 正则先验分布是 Laplace 分布，L2 正则先验分布是 Gaussian 分布？ 为什么归一化能加快梯度下降法求优化速度？ 简单说下 Adaboost？ SVM 和 LR 区别和联系？ 机器学习中的距离和相似度度量方式有哪些？ AUC 为啥对正负样本比例不敏感？ Xgboost 哪里可做到并行？boosting 不是串行吗？ 你还知道哪些降维方法？ 为什么
七月在线1500题机器学习面试题详细分析
标题中提到的“机器学习面试题汇总-七月在线”表明这个文档是整理自BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）等一线互联网公司的机器学习面试题目。七月在线可能是一个专注于技术学习和交流的平台，通过汇总这些面试题，可以帮助...
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