機器學習面試題答案&詳細解答

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機器學習筆試面試題彙總 - 極客面試
Github - Machine Learning Interview Questions

1-10

• 01 (單選)決策樹對連續值特徵多路劃分的最大問題是
• 02 (單選)下面哪張圖能表示樸素貝葉斯分類的假設
• 03 (單選)對神經網絡而言，哪一項對過擬合和欠擬合影響最大
• 04 (單選)對多項式迴歸而言，哪一項對過擬合和欠擬合影響最大
• 05 (單選)特徵縮放的做用
• 06 (單選)在二元標籤數據集上訓練線性支持向量機模型，支持向量是哪些
• 07 (單選)下列哪一個模型過擬合了
• 08 (簡答)經驗偏差與泛化偏差分別指
• 09 (簡答)簡述 K折交叉驗證
• 10 (簡答)如何處理數據中的「類別不平衡」？

11-20

• 11 (單選)兩個變量的 Pearson 相關性係數爲零，但仍能夠相關？
• 12 (單選)計算變量 [0,0,1,1,1] 的信息熵。
• 13 (單選)數據預處理階段，對數值特徵歸一化或標準化，理論上不會對哪一種模型產生很大影響。
• 14 (單選)線性激活函數能表徵異或(XNOR)函數嗎？
• 15 (單選)機器學習訓練時，Mini-Batch 的大小優選爲2的冪，如 64 或 128，緣由是？
• 16 (單選)下列不屬於降維算法的是？
• 17 (簡答)計算 (1, 3), (4, 7) 的曼哈頓距離(L1距離)和歐氏距離(L2距離)
• 18 (簡答)召回率(Recall)和準確率 (Precision)的區別。
• 19 (簡答)簡介Boosting方法原理
• 20 (簡答)隨機森林的隨機性體如今哪裏？