机器学习岗位面试问题汇总 之 总体性问题
2017-06-05 18:03
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自己结合网络内容总结,欢迎指正欢迎补充。
最新更新:20170627—版本2(扩充问题,取消简易答案)
1.机器学习、模式识别、深度学习的关系
2.解释监督学习、非监督学习、半监督学习的关系
3.机器学习模型分类 之 监督/非监督
4.机器学习模型分类 之 回归/分类/标注
5.机器学习模型分类 之 判别模型/生成模型
6.生成模型、判别模型的区别?各自的优缺点?
7.AUC的本质是什么?AUC有哪些计算方法?
8.解释L0、L1、L2正则化/规则化
9.如何解决过拟合问题
10.分别说明training-data,validation-data和test-data的作用
11.如何选取学习速率、正则项系数和mini-batch-size
12.分类和回归的区别
13.线性分类器和非线性分类器的区别和优劣
14.如何处理缺失数据
15.机器学习的一般步骤是什么?
16.简单介绍最小二乘法
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1.机器学习、模式识别、深度学习的关系
2.解释监督学习、非监督学习、半监督学习的关系
3.机器学习模型分类 之 监督/非监督
4.机器学习模型分类 之 回归/分类/标注
5.机器学习模型分类 之 判别模型/生成模型
6.生成模型、判别模型的区别?各自的优缺点?
7.AUC的本质是什么?AUC有哪些计算方法?
8.解释L0、L1、L2正则化/规则化
9.如何解决过拟合问题
10.分别说明training-data,validation-data和test-data的作用
11.如何选取学习速率、正则项系数和mini-batch-size
12.分类和回归的区别
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