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机器学习笔试面试题汇总

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机器学习(machine learning)深度学习(deep learning)
面试笔试题(interview questions)/课程课后考试习题解答
机器学习笔试面试题汇总Github

1-10

  • 01 (单选)决策树对连续值特征多路划分的最大问题是
  • 02 (单选)下面哪张图能表示朴素贝叶斯分类的假设
  • 03 (单选)对神经网络而言,哪一项对过拟合和欠拟合影响最大
  • 04 (单选)对多项式回归而言,哪一项对过拟合和欠拟合影响最大
  • 05 (单选)特征缩放的作用
  • 06 (单选)在二元标签数据集上训练线性支持向量机模型,支持向量是哪些
  • 07 (单选)下列哪个模型过拟合了
  • 08 (简答)经验误差与泛化误差分别指
  • 09 (简答)简述 K折交叉验证
  • 10 (简答)如何处理数据中的“类别不平衡”?

11-20

  • 11 (单选)两个变量的 Pearson 相关性系数为零,但仍可以相关?
  • 12 (单选)计算变量 [0,0,1,1,1] 的信息熵。
  • 13 (单选)数据预处理阶段,对数值特征归一化或标准化,理论上不会对哪种模型产生很大影响。
  • 14 (单选)线性激活函数能表征异或(XNOR)函数吗?
  • 15 (单选)机器学习训练时,Mini-Batch 的大小优选为2的幂,如 64 或 128,原因是?
  • 16 (单选)下列不属于降维算法的是?
  • 17 (简答)计算 (1, 3), (4, 7) 的曼哈顿距离(L1距离)和欧氏距离(L2距离)
  • 18 (简答)召回率(Recall)和准确率 (Precision)的区别。
  • 19 (简答)简介Boosting方法原理
  • 20 (简答)随机森林的随机性体现在哪里?

专题:

发表于2019-08-03 20:10:10,最后修改于2019-12-03 01:08:37。

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