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机器学习算法面试题整理,最佳面试助攻

人工智能已经成为近几年最具革命性的技术之一,深刻改变着人们的生活方式和思维方式。人工智能的发展在实际生活的应用中占据重要地位,包括机器学习(深度学习)、算法研究、人工智能芯片制造、机器视觉、图像识别、自然语言处理、语音识别、机器人、无人驾驶等,其领域在不断扩张,对相关人才的需求也越来越大。

在人工智能和商业化结合的时代,进入AI行业显然有着不俗的前景,海外留学精英为人工智能领域不断注入新活力,无论是就职于国内还是回归国内,获得一份好工作和好的发展前景是打工人共同的愿望。

机器学习算法面试题方向整理

  • 基础概念

基础概念是面试题中高频率出现的,如方差、偏差、生成与判别模型、先验概率和后验概率、频率概率、AutoML。

  • 数学题

数据质量、最大公约数问题、牛顿法、拟牛顿法、概率密度分布、平面曲线的切线和法线、导数、微分中值定理、泰勒公式、欧拉公式、矩阵、概率论。

  • 数据预处理

数据平衡、异常点处理、缺失值处理、特征选择、特征提取。数据预处理是机器学习算法的重要组成部分。

  • 机器学习

聚类、线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯、随机森林、集成学习、FM/FFM、SVM等

  • 深度学习

opout、batch_normalization、bp过程、embedding、softmax、梯度消失/爆炸、残差网络、Attention。

  • 自然语言处理

GloVe、WordsVec、CRF、LDA、LSTM、GRU、Bert、文本相似度计算。

  • 推荐与风控

DIN、DeepFM、YoutubeNet、Wide&Deep、MLR、Neural Network全家桶、XDeepFM、Recall、孤立森林和评分卡。

  • 评价指标

二分类、多分类、回归指标、聚类指标、排序指标。

机器学习面试题辅导服务

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