机器学习中级-无监督学习-轮廓系数

尹成学院 2023-01-13 01:38:31

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机器学习（ML）是我们世界的未来。在未来的几年中，几乎每种产品都将包含ML组件。ML预计将从2020年的$ 7.3B增长到2024年的$ 30.6B。对ML技能的需求遍及整个行业。 机器学习面试是一个严格的过程，在此过程中，应聘者会评估其基本概念知识以及对ML系统，实际应用和特定产品需求的理解。如果您正在寻找机器学习的职业，那么了解面试的期望至关重要。因此，为帮助您准备，我收集了40个机器学习面试问题。我们将以一些基础知识开始，然后转到高级问题。今天我们将回顾： 机器学习面试概述公司特定

深度学习是机器学习的进阶分支，专用于解决传统机器学习难以处理的复杂问题。机器学习更侧重“广义的数据建模”，而深度学习聚焦“多层神经网络的自动化学习”。示例用机器学习预测房价：线性回归分析历史数据中的面积、位置等因素。用深度学习识别人脸：CNN模型自动从像素中学习眼睛、鼻子等特征组合。RNN 是一种强大的序列数据处理工具，但其训练和优化需要特别注意梯度问题。通过引入 LSTM 和 GRU 等变体，可以更好地处理长序列数据。

目录特征工程 2缺失值处理 15评价指标 33逻辑回归 37决策树 40随机森林 46SVM 49Knn 56Kmeans 59PCA 66朴素贝叶斯 68常见分类算法的优缺点 72特征工程1.什么是特征工程有这么一句话在业界广泛流传，数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。

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