機器學習面試題
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能力 類別 改善 正則化 時間序列 多個 數學 版本 batch 資源 | 25個機器學習面試題，期待你來解答 https://mp.weixin.qq.com/s/aL-gZ9LzYCkpTcsQF1FZjA 選自Medium 機器之心編譯 參與：Geek A
機器學習面試題總結（轉）
原文連結： https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/78796328 1.請簡要介紹下SVM。 SVM，全稱是support vector machine，中文名叫支援向量機。SVM是一個面向資料的分類演算法，它的目標是為確定一個
常見的機器學習面試題
1.請詳細說說支援向量機（support vector machine，SVM）的原理。 一般不會問，但是你要用自己的話說出來。 2.哪些機器學習演算法不需要做歸一化處理？ 解析： 在實際應用中，通過梯度下降法求解的模型一般都是需要歸一化的，比如線性迴歸、logist
機器學習面試題1-20
1.哪些機器學習演算法不需要做歸一化？ 在實際應用中，通過梯度下降法求解的模型一般都是需要歸一化的，比如線性迴歸、logistic迴歸、KNN、SVM、神經網路等模型。 但樹形模型不需要歸一化，因為它們不關心變數的值，而是關心變數的分佈和變數之間的條件概率，如決策樹、隨機森
機器學習面試題
relu優缺點 優點：relu不需要想sigmoid函式一樣進行復雜的指數運算，是的其收斂速度非常快。並且，relu函式的導數為1，不會導致梯度變小，因此一定程度上解決了梯度消失的問題。 缺點：在訓練過程中relu神經元比較脆弱，容易出現神經元“死亡”。如果神經元接收到一個非常大的梯度流之後，這個神經元的
41個機器學習面試題
41 Essential Machine Learning Interview Questions (with answers) 一、演算法理論 Q1: 什麼是偏倚（bias）、方差（variable）均衡？ 偏倚指的是模型預測值與真實值的差異，是由使用的
常見機器學習面試題
參考：http://kubicode.me/2015/08/16/Machine%20Learning/Common-Interview/?from=singlemessage# http://blog.csdn.NET/heyongluoyao8/article/de
15道機器學習面試題，讓你順利得到offer!
DT時代，機器學習作為一門熱門的科學研究專案，也成為了眾多IT人想要進修或從事的領域。現在，大聖眾包威客平臺（www.dashengzb.cn）便為大家蒐羅15道或常見或棘手的機器學習面試題目，讓欲從事相關工作的IT人能夠更加從容地走上機器學習專家之路。 問1
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機器學習面試題之——簡單解釋正則化為什麼能減小模型複雜度
理論上，從VC維的角度可以解釋，正則化能直接減少模型複雜度。（公式理論略） 直觀上，對L1正則化來說，求導後，多了一項η * λ * sgn(w)/n，在w更新的過程中： 當w為正時，新的w減小，當w為負時，新的w增大，意味著新的w不斷向0靠近，即減小了模型複雜度。（
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15道機器學習面試題
1、你會在時間序列資料集上使用什麼交叉驗證技術？是用k倍或LOOCV？ 都不是。對於時間序列問題，k倍可能會很麻煩，因為第4年或第5年的一些模式有可能跟第3年的不同，而對資料集的重複取樣會將分離這些趨勢，而我們最終可能只是需要對過去幾年的進行驗證，這就不能用這種方法了。相
機器學習面試題之——LR問題集合
一、LR為什麼是線性模型 Logistic Regression從機率的概念構建線性迴歸模型。一個事件發生的機率（odds）為該事件發生的概率與不發生概率的比值，機率的取值範圍為[0,+∞)，其對數的取值範圍為實數域，所以，可以將對數機率作為因變數構建線性迴歸模型：
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機器學習面試題整理
持更中。。。（最近電腦卡得要死） 主要focus在場景題上 一、2015百度校招筆試題 （1）垃圾郵件分類問題 1. 垃圾郵件分類特徵？ 2. 訓練集中99%非垃圾、1%垃圾，訓練模型視為100%非垃圾，準確率？召回率？ 3. 在實際的應用場景中，儘
一個月刷完機器學習筆試題300題（9）
第九天 1、對於下面三個模型的訓練情況， 下面說法正確的是: 第一張圖的訓練錯誤與其餘兩張圖相比，是最大的 最後一張圖的訓練效果最好，因為訓練錯誤最小 第二張圖比第一和第三張圖魯棒性更強，是三個裡面表現最好的模型 第三張圖相對前兩張圖過擬合了 三個圖
一個月刷完機器學習筆試題300題（8）
第八天 1、對於下圖, 最好的主成分選擇是多少 ? A 7 B 30 C 35 D Can’t Say 正確答案是： B 主成分選擇使variance越大越好， 在這個前提下， 主成分越少越好。 2、資料科學家可能會同時使用多個演算法（模型）進行預測， 並且最後把這些演算法的結果整合起
一個月刷完機器學習筆試題300題（7）
第七天 1、使用k=1的knn演算法, 下圖二類分類問題, “+” 和 “o” 分別代表兩個類, 那麼, 用僅拿出一個測試樣本的交叉驗證方法, 交叉驗證的錯誤率是多少： A 0% B 100% C 0%到100 D 以上都不是 正確答案是： B knn演算法就是, 在樣本週圍看k個樣本
一個月刷完機器學習筆試題300題（6）
第六天 61、bootstrap資料是什麼意思？（提示：考“bootstrap”和“boosting”區別） A 有放回地從總共M個特徵中抽樣m個特徵 B 無放回地從總共M個特徵中抽樣m個特徵 C 有放回地從總共N個樣本中抽樣n個樣本 D 無放回地從總共N個樣本中抽樣n個樣本 正確答案是
一個月刷完機器學習筆試題300題（5）
第五天 1、下列方法中，不可以用於特徵降維的方法包括 A 主成分分析PCA B 線性判別分析LDA C 深度學習SparseAutoEncoder D 矩陣奇異值分解SVD 正確答案是：C 特徵降維方法主要有： PCA，LLE，Isomap SVD和PCA類似，也可以看成一種降維方法 L