阿里面试——机器学习案例
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了阿里面试——机器学习案例相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
自我介绍，还是讲的太快TT
我呼吸声音太大了
CTR 人群提升是否感兴趣？
问解决机器学习的步骤？数据清洗-数据变换-训练模型-评估模型（过拟合欠拟合，PR ROC……）
感觉自己说的太磨叽了，那边一直嗯嗯嗯，感觉我有点唠叨？
特征变换做什么？特征处理？ 讲了PCA
假设只是做特征工程呢？比如归一化？ 讲了归一化 标准化
有哪些算法需要归一化？ 树形不需要
为啥？树形对具体值不敏感？
监督学习 GBDT讲了
GBDT与XGBoost区别
那为什么XGBoost泰勒展开？ 不知道
非监督学习有哪些？ 介绍了Kmeans
怎么选取K值？ 手肘法
如何工程进行选取K值？
说了一个没听过的
介绍LR和SVM的区别 balabala 说起来对偶问题
SVM对偶问题介绍一下 从函数间隔 几何间隔开始介绍的 （还是有点墨迹了）
如何用Spark实现LR？我用的Hadoop
可以，我就从MR的运行讲了，重点不对，人家问的是M R 分别做的LR的哪部分？
M实现数据预处理，R分类？还是调用原有模型啊？是如何用MR如何实现模型
提示优化方式？ M求导 R参数迭代
M迭代 R加权
深度学习的激活函数 sigmoid tanh ReLU L-ReLU
CNN了解？ 介绍Lenet ？ 我忘记 就介绍了Inception v1 v2 v3 ResNet
半监督学习有接触过吗
图论有了解？ 社区发现？
以上是关于阿里面试——机器学习案例的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章