解答AI面試題
問題轉自(原文：https://blog.csdn.net/CSDNedu/article/details/85002678 )
1.訓練決策樹時的引數是什麼？
2.在決策樹的節點處分割的標準是什麼？
3.基尼係數的公式是什麼？
4.熵的公式是什麼？
5.決策樹如何決定在哪個特徵處分割？
6.你如何用數學計算收集來的資訊？你確定嗎？
7.隨機森林的優點有哪些？
8.介紹一下boosting演算法。
9.gradient boosting如何工作？
10.關於AdaBoost演算法，你瞭解多少？它如何工作？
11.SVM中用到了哪些核？SVM中的優化技術有哪些？
12.SVM如何學習超平面？用數學方法詳細解釋一下。
13.介紹一下無監督學習，演算法有哪些？
14.在K-Means聚類演算法中，如何定義K？
15.告訴我至少3中定義K的方法。
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資源 | 25個機器學習面試題，期待你來解答
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
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