机器学习面试题

AI大道理 2024-07-05 13:54:03

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机器学习面试题《AI视觉算法面试宝典100题第一季》致力于帮助同学们顺利通过面试，顺利入职AI视觉算法工程师一职。常心老师将从图像算法、深度学习、机器学习三个方面入手，根据多年面试经验，精心设计了基础、高频、中频面试题共100道，帮助大家进行面试模拟，以更好的应对职场面试。
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各个公司面试题（百度、华为、中兴、烽火科技等）
本文件包括了国内外各大IT企业（百度、华为、中兴、烽火科技等）的面试题目，可供向往这些企业的哥们们提供些参考
总结了200道经典的机器学习面试题（附参考答案）
刷题，是面试前的必备环节。本文总结了往年BAT机器学习面试题，干货满满，值得收藏。想要入职大厂可谓是千军万马过独木桥。为了通过层层考验，刷题肯定是必不可少的。本文根据网络在线发布的BAT机器学习面试1000题系列，整理了一份面试刷题宝典。1.请简要介绍下SVM。SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。扩展：支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机
41个机器学习面试题
41 Essential Machine Learning Interview Questions (with answers) 一、算法理论 Q1: 什么是偏倚（bias）、方差（variable）均衡？ 偏倚指的是模型预测值与真实值的差异，是由使用的学习算法的某些错误或过于简单的假设造成的误差。它会导致模型欠拟合，很难有高的预测准确率。 方差指的是不同训练数据训练的模型的预测值之间的差
Python干货：破解40大机器学习面试题（包含初中高级）
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
机器学习60道常见面试题大总结（三）
机器学习面试题最后一节了，前面两期的，你们都会了没啊？ 1.人工智能与机器学习的区别？ 基于经验数据的特性而设计和开发的算法被称为机器学习。而人工智能不但包括机器学习，还包括诸如知识表示，自然语言处理，规划，机器人技术等其它方法。 2.在机器学习中分类器指的是什么？ 在机器学习中，分类器是指输入离散或连续特征值的向量，并输出单个离散值或者类型的系统。 3.朴素贝叶斯方法的优势是什么？ 朴素贝叶斯分类器将会比判别模型，譬如逻辑回归收敛得更快，因此你只需要更少的训练数据。其主要缺点是它学习.
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