《自然语言处理实战入门》 ---- 笔试面试题:机器学习基础(81-100)

Posted shiter

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了《自然语言处理实战入门》 ---- 笔试面试题:机器学习基础(81-100)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

机器学习综合 选择题 与详解【5年大厂,3年模拟】:


81. 我们想要训练一个 ML 模型,样本数量有 100 万个,特征维度是 5000,面对如此大数据,如何有效地训练模型(多选)?

A. 对训练集随机采样,在随机采样的数据上建立模型

B. 尝试使用在线机器学习算法

C. 使用 PCA 算法减少特征维度

答案:ABC

解析:本题考查的是如何解决样本数量和特征维度过大的问题。

在有限的内存下,如何处理高特征纬度的训练样本是一项非常艰巨的任务。下面这些方法可以用来解决这一问题。

  

以上是关于《自然语言处理实战入门》 ---- 笔试面试题:机器学习基础(81-100)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

《自然语言处理实战入门》 ---- 笔试面试题:机器学习基础(81-100)

《自然语言处理实战入门》 ---- 笔试面试题:机器学习基础(21-40)

《自然语言处理实战入门》 ---- 笔试面试题:机器学习基础(21-40)

《自然语言处理实战入门》 ---- 笔试面试题:机器学习基础(41-60)

《自然语言处理实战入门》 ---- NLP方向:面试笔试题集

《自然语言处理实战入门》 ---- NLP方向:面试笔试题集