简单的机器学习笔试题

最新推荐文章于 2024-12-24 10:34:42 发布
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就不说是哪个公司的了


这个题目很简单，但是考察的也很细，很全面

去年做这个题目就完全被虐了，今年想起来，下面是草稿



机器学习考试简答题
KK_2018的技术博客_程序员不止是程序员
11-22 1万+
目录 1、什么是机器学习？简述机器学习的一般过程。 2、简述K折交叉验证与留一法的基本思想及其特点。 3、简述什么是欠拟合和过拟合、产生的原因以及如何解决。 4、简述线性回归与逻辑回归的区别。 5、简述剪枝的目的以及常用的两种剪枝方式的基本过程。 6、简述K均值聚类算法的流程。 7、简述什么是降维以及PCA算法的流程。 8、简述贝叶斯网的组成，贝叶斯网中结点的三种连接方式，并分析它们的独立性。 9、简述卷积神经网络与传统的神经网络的区别。 10、简述基于核函数的非线性支持向量机的基本思想
机器学习 简答题 速记
此心安处
12-29 5426
简答题： 1、请简述人工智能和机器学习，深度学习的关系？ 机器学习是人工智能的核心，是人工智能的一个分支。 人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴。 深度学习是机器学习的一个子集，机器学习是人工智能的一个子集 2、根据数据集组成不同，通常可以把机器学习算法分为哪四类？ 监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习 3、请简述什么是监督学习？什么是无监督学习？ 监督学习的输入数据是由输入特征值和目标值所组成。 无监督学习输入数据是由输入特征值组成，没有目标值。 4、请简述什么是机器学习？ 机
机器学习、深度学习面试笔试题300+.pdf
11-24
最新版的机器学习和深度学习面试题目，从牛客等各大网站整理剖析，整合整理，共300多道经典题目。 涉及机器学习和深度学习理论和实践等各方面的知识，底层的知识偏多一些！
机器学习-笔试题总结1
weixin_30590285的博客
09-29 225
深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别 模式识别：智能程序的诞生。 机器学习：从样本中学习的智能程序。 深度学习：一统江湖的架构。受宠爱最多的就是被用在大规模图像识别任务中的卷积神经网络。 1）机器学习就像是一个真正的冠军一样持续昂首而上； 2）模式识别一开始主要是作为机器学习的代名词；模式识别正在慢慢没落和消亡； 3）深度学习是个崭新的和快速攀升的领域。 1. SVM经常使用的核函数有：(...
机器学习题库
最新发布
weixin_75141231的博客
12-24 2817
机器学习-题库 1、下列属于有监督算法的是() A、 决策树 B、K-均值C、贝叶斯D、SVM 答案： ACD 2、机器学习在自然语言处理领域的应用不包括（）。 A、问答系统 B、 信息收取 C、 病理分析D、实时翻译 答案：C 3、机器学习是人工智能里面一个非常重要的技术，深度学习是机器学习里面 的一种方法。(✓) 4、以下哪个步骤将原始数据进行变换、变量相关性、标准化等任务()。
精选资源
机器学习笔试题（30题）.pdfpython面试
08-13
在机器学习领域，笔试题常用于考查面试者的基础知识和问题解决能力。以下是对给定文件内容的知识点详细解读： 1. 回归模型中的欠拟合（under-fitting）与过拟合（over-fitting）问题。欠拟合指的是模型过于简单，...
机器学习笔试题
m0_51082307的博客
11-27 413
lombok是一款在java开发中简洁化代码十分有用的插件工具，这篇博客对较为常用的几种注解进行记录，分享学习心得。 使用lombok注解，目的和作用就在于不用再去写经常反复去写的（如Getter，Setter，Constructor等）一些代码了。 首先，用到的几个注解： @Data 使用这个注解，就不用再去手写Getter,Setter,equals,canEqual,hasCode,toString等方法了，注解后在编译时会自动加进去。 @AllArgsConstructor 使用后添加一个构造函数，
BAT机器学习笔试面试300题及答案
10-27
BAT机器学习笔试面试300题及答案，包括腾讯阿里百度常问的问题，有详细的答案。
长文！机器学习笔试精选 100 题【附详细解析】
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点击上方“AI有道”，选择“置顶公众号”关键时刻，第一时间送达！机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时，我们常常会遇到各种各样的机器...
机器学习期末考试题库（大题问答）七月在线总结.pdf
12-29
研究生本科生机器学习课程考试题库总结，题目难度均为期末考试所能涉及。up主是软件研究生，和同学一起整理了，课程考试考到了绝大多数内容，复习效果绝佳。如能合你的口味，请点赞鼓励原创。
机器学习复习题目
02-25
机器学习简单的复习题目，适合当做期末考试复习题目。
机器学习考试题目及答案1
08-08
1 、神经网络的难点使用层数较深的神经网络会遇到许多困难，比如：容易过拟合、参数难以调试、梯度弥漫等，针对这些问题有很多trick解决 2、过拟合过拟合是机器学
1_2019研究生《机器学习》期末试题参考答案20200104.docx
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期末考试答案1_2019研究生《机器学习》期末试题参考答案202001041_2019研究生《机器学习》期末试题参考答案20200104
机器学习期末简答总结.docx
12-21
机器学习期末简答总结
【机器学习】机器学习30个笔试题
BetterBench的博客
12-09 4458
28_2. 假设我们使用 kNN 训练模型，其中训练数据具有较少的观测数据（下图是两个属性 x、y 和两个标记为 “+” 和 “o” 的训练数据）。若 λ 较大时，关于偏差（bias）和方差（variance），下列说法正确的是？3_1. 下列关于极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，MLE），说法正确的是（多选）？仅仅知道变量的均值（Mean）和中值（Median），能计算的到变量的偏斜度（Skewness）吗？下列哪一种偏移，是我们在最小二乘直线拟合的情况下使用的？
机器学习面笔试-特征篇
西檬饭
08-28 630
1. 为什么要做特征选择？ 特征选择主要有两个功能： (1)减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 (2)增强对特征和特征值之间的理解 2. 常用的特征选择方法[这里] (1)去掉取值变化小的特征 针对特征值都是离散型变量； (2)单变量特征选择 单变量特征选择能够对每一个特征进行测试，衡量该特征和响应变量之间的关系，根据得分扔掉不好的特征。对于回归和分类问...
机器学习之问答题汇总
m0_37327467的博客
03-29 2406
机器学习面试问题汇总—史上最详细 BAT机器学习面试1000题系列 特征工程问题汇总 机器学习之特征工程相关问题 模型优化问题 常见的损失函数有哪些？ 机器学习中常见的损失函数 机器学习中防止过拟合的方法： 正则化，L1正则化和L2正则化 early_stop,设定一个目标损失值，到达之后停止 增加数据样本，复采样 dropout 参考文章： 机器学习中防止过拟合的处理方法 极值点...
携程2019.9.4机器学习算法岗——自然语言处理方向线上笔试
Growing_Snake的博客
09-05 3587
文章目录1. 选择题2. 编程题2.1 列车时刻2.22.3 字符串匹配 这次笔试分为选择和编程两部分，选择题20道40分，编程题三道60分。 1. 选择题 不记得具体题目了，大致回忆一下考到的知识点： 2. 编程题 2.1 列车时刻 题目： 有a, b, c, d四个目的地，输入规定好的列车时刻表，输入顺序为出发顺序，相同目的地的列车归为一组，要求尽可能多的分组，输出对应的各组中的车数，输出顺序...
掌握BAT面试必备：机器学习300题全解析
标题“BAT机器学习笔试面试300题及答案”表明本文件是一个针对求职者准备的练习材料，覆盖了百度（Baidu）、阿里巴巴（Alibaba）、腾讯（Tencent）等中国顶尖互联网公司（即BAT）在机器学习领域所常设的笔试和面试...
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