机器学习面试题

最新推荐文章于 2025-06-30 15:20:19 发布
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本文是一份关于机器学习算法复习的笔记，涵盖了性能度量、优化算法、Logistic Regression、决策树、支持向量机、贝叶斯分类器、聚类算法等内容，并列举了多项学习资源，包括书籍和网站。

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机器学习常见面试问题（一）
timcompp的博客
03-15 1万+
All about ML.
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！
12-20 477
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
【面试通关秘籍】机器学习&深度学习高频面试题全汇总，大模型面试必备！
m0_63171455的博客
06-30 1775
这篇摘要总结了机器学习面试中的关键知识点，涵盖基础知识、算法原理、模型评估和工程实践四大类。主要内容包括：机器学习核心概念（监督/无监督学习、过拟合/欠拟合）、常用算法（线性回归、SVM、决策树等）、评估指标（ROC曲线、AUC值）以及数据处理技巧（特征工程、不平衡数据）。文章还提供了70道高频面试题及答案解析，帮助求职者系统准备技术面试，适合机器学习从业者和应聘者参考学习。
机器学习面试题总结
weixin_39769935的博客
09-06 323
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
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...
机器学习面试题总结，the summary of machine learning questions
最新发布
08-18
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/1e7c7df5406f 机器学习面试题总结，the summary of machine learning questions（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
人工智能机器学习面试题
07-18
适用于人工智能领域找工作的人，尤其是一些自己学习的、感觉学的不系统的 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...
机器学习算法岗常见笔试面试题整理
kwame211的博客
05-11 1065
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
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
机器学习面试题目
weixin_40275300的博客
03-18 2483
1、逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化？ 解析： 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： a. 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； b. 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展； c. 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则...
机器学习面试题(一)
weixin_43643246的博客
03-15 853
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...
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