人工智能面試題86問，新手找工做必備！

人工智能是一門研究模擬人類智能，實現機器智能的一門科學，那麼，在找工做過程當中，這些面試題經常會被問到。瞭解一二，有備無患。

關於Python

一、Python的函數參數傳遞方法？

二、Python中的元類(metaclass)有哪些？

三、@staticmethod和@classmethod的區別？

四、類變量和實例變量區別？

五、Python中單下劃線和雙下劃線？

六、字符串格式化:%和.format？

七、迭代器和生成器的區別？

八、說一說面向切面編程AOP和裝飾器？

九、怎麼理解Python中重載？

十、新式類和舊式類

十一、__new__和__init__的區別

十二、單例模式

1三、Python中的做用域

1四、GIL線程全局鎖

1五、 協程

1六、Python函數式編程

1七、Python裏的拷貝

1八、Python垃圾回收機制

1九、read,readline和readlines

20、Python2和3的區別

2一、調度算法的步驟

2二、靜態連接和動態連接的區別是什麼

2三、虛擬內存技術

2四、分頁和分段

2五、頁面置換算法

2六、邊沿觸發和水平觸發

2七、Redis原理

2八、樂觀鎖和悲觀鎖

2九、 MyISAM和InnoDB

30、urllib和urllib2的區別

3一、apache和nginx的區別

3二、冪等 Idempotence

3三、RESTful架構(SOAP,RPC)

3四、CGI和WSGI

3五、unix進程間通訊方式(IPC)

3六、廣度遍歷和深度遍歷二叉樹編程問題

關於人工智能

1.什麼是機器學習

2.機器學習與數據挖掘的區別

3.什麼是機器學習的過分擬合現象

4.過分擬合產生的緣由

5.如何避免過分擬合

6.什麼是感應式的機器學習？

7.什麼是機器學習的五個流行的算法？

8.機器學習有哪些不一樣的算法技術？

9.在機器學習中，創建假設或者模型的三個階段指的是什麼？

10.什麼是監督學習的標準方法？

11.什麼是訓練數據集和測試數據集？

12.下面列出機器學習的各類方法？

13.非機器學習有哪些類型？

14.什麼是非監督學習的功能？

15.什麼是監督學習的功能？

16.什麼是算法獨立的機器學習？

17.人工智能與機器學習的區別？

18.在機器學習中分類器指的是什麼？

19.樸素貝葉斯方法的優點是什麼？

20.在哪些領域使用模式識別技術？

21.什麼是遺傳編程？

22.在機器學習中概括邏輯程序設計是指什麼？

23.在機器學習中，模型的選擇是指？

24.用於監督學習校準兩種方法是什麼？

25. 什麼方法一般用於防止過擬合？

26.規則學習的啓發式方法和決策樹的啓發式方法之間的區別是什麼？

27.什麼是感知機器學習？

28.貝葉斯邏輯程序的兩個組成部分是什麼？

29.什麼是貝葉斯網絡？

30.爲何基於實例的學習算法有時也被稱爲懶惰學習算法？

31.支持向量機能處理哪兩種分類方法？

32.什麼是集成學習？

33.爲何集成學習被應用？

34.什麼使用集成學習？

35.什麼是集成方法的兩種範式？

36.什麼是集成方法的通常原則，在集成方法中套袋（bagging）和爆發（boosting）指的是什麼？

37.什麼是集成方法分類錯誤的偏置方差分解？

38.在集成方法中什麼是增量合成方法？

39.PCA，KPCA和ICE如何使用？

40.在機器學習中降維是什麼意思？

41.什麼是支持向量機？

42.關係評價技術的組成部分是什麼？

43.連續監督學習有什麼不一樣方法？

44.在機器人技術和信息處理技術的哪些方面會相繼出現預測問題？

45.什麼是批量統計學習？

46什麼是PAC學習？

47有哪些不一樣的類別能夠分爲序列學習過程？

48什麼是序列學習？

49.機器學習的兩種技術是什麼？

50.你在平常工做中看到的機器學習的一個流行應用是什麼？