面試總結之人工智能AI（Artificial Intelligence）/ 機器學習（Machine Learning）

剛面完 AI 崗，這幾點分享給你！- AI科技大本營

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• 1.訓練決策樹時的參數是什麼？
• 2.在決策樹的節點處分割的標準是什麼？
• 3.基尼係數的公式是什麼？
• 4.熵的公式是什麼？
• 5.決策樹如何決定在哪一個特徵處分割？
• 6.你如何用數學計算收集來的信息？你肯定嗎？
• 7.隨機森林的優勢有哪些？
• 8.介紹一下boosting算法。
• 9.gradient boosting如何工做？
• 10.關於AdaBoost算法，你瞭解多少？它如何工做？
• 11.SVM中用到了哪些核？SVM中的優化技術有哪些？
• 12.SVM如何學習超平面？用數學方法詳細解釋一下。
• 13.介紹一下無監督學習，算法有哪些？
• 14.在K-Means聚類算法中，如何定義K？
• 15.告訴我至少3中定義K的方法。

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