面试篇——机器学习综合面试题

Posted 2021-04-03 AI干货铺

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本篇总结了8道机器学习的综合面试题，虽然题目不多，但是每道题目都涉及了一大类知识点，题目的很多知识点未做过多展开，仅是列出了大纲，不过大家可以照着大纲复习起来各类知识点哈。

1、 L1和L2的区别

2、 过拟合的解决方法

3、常见的调差方式有哪些？

4、常见的分类算法有哪些？

涉及三个子问题：

• 线性分类算法有哪些？

• 非线性分类算法有哪些？

• 如何判断算法是线性还是非线性？

5、判别式模型与生成式模型

6、偏差和方差的区别

7、常见的聚类方法

8、特征工程

如果简历中有关算法的竞赛项目的话，特征工程会被问的比较多，所以这里梳理了一下数据预处理、特征处理和特征选择的基本内容：

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