免费领!AI面试:机器学习+深度学习+计算机视觉(附答案)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了免费领!AI面试:机器学习+深度学习+计算机视觉(附答案)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

当前,以深度学习为主导的人工智能已进入大力发展时期,在医疗、金融、零售、智慧交通等领域的探索和应用层出不穷,自然语言处理、计算机视觉、精准营销、自动驾驶等人工智能市场增长迅猛。
 
为了让你在 2021 年赶上 AI 这趟“快车”,走在时代的前沿,小编精心整理了一些 AI 面试题,现在免费送给你!
 
一、机器学习:

1.比较下LR与SVM这两个算法
2.对比欧氏距离和曼哈顿距离
3.过拟合( overfitting )怎么解决?
4.核函数都有什么 
5.LR与线性回归的区别与联系
6.决策树、Random Forest、Booting、Adaboot)GBDT和XGBoost的区别是什么? 
7.为什么xgboost要用泰勒展开,优势在哪里? 
8.xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢?
9.谈谈判别式模型和生成式模型?
10.L1和L2的区别
 
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二、深度学习:

1.CNN的卷积核是单层的还是多层的? 
2.CNN最成功的应用是在CV,那为什么NLP和Speech的很多问题也可以用CNN解出来?为什么AlphaGo里也用了CNN?这几个不相关的问题的相似性在哪里?CNN通过什么手段抓住了这个共性? 
3.LSTM结构推导,为什么比RNN好? 
4.Depthwise +Pointwise 和 group 卷积的区别 
5.CNN 的特点以及优势
 
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三、计算机视觉:

1.HoG 和 SIFT的原理与区别
2.旋转矩阵 
 
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