面试总结之人工智能AI(Artificial Intelligence)/ 机器学习(Machine Learning)
刚面完 AI 岗,这几点分享给你!- AI科技大本营
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- 1.训练决策树时的参数是什么?
- 2.在决策树的节点处分割的标准是什么?
- 3.基尼系数的公式是什么?
- 4.熵的公式是什么?
- 5.决策树如何决定在哪个特征处分割?
- 6.你如何用数学计算收集来的信息?你确定吗?
- 7.随机森林的优点有哪些?
- 8.介绍一下boosting算法。
- 9.gradient boosting如何工作?
- 10.关于AdaBoost算法,你了解多少?它如何工作?
- 11.SVM中用到了哪些核?SVM中的优化技术有哪些?
- 12.SVM如何学习超平面?用数学方法详细解释一下。
- 13.介绍一下无监督学习,算法有哪些?
- 14.在K-Means聚类算法中,如何定义K?
- 15.告诉我至少3中定义K的方法。
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机器学习 / 数据挖掘类岗位面试主要考察哪些方面?
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