「高頻面經」之機器學習篇

    注：機器學習注重原理理解、算法對比及場景使用，應加強算法公式推導及多場景實戰。以下試題爲作者日常整理的通用高頻面經，包含題目，答案與參考文章，歡迎糾正與補充。 _ _ _ _ 目錄 1.常見分類算法及應用場景 2.邏輯迴歸推導 3.SVM相關問題 4.核函數使用 5.生成模型和判別模型基本形式 6.ID3,C4.5和CART區別 7.交叉熵公式原理 8.L1和L2正則化的區別 9.傳統機器

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