机器学习常见面试问题汇总
文章目录
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- 1. 偏差与方差
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- 1.1 导致偏差和方差的原因
- 1.2 深度学习中的偏差与方差
- 1.3 偏差与方差的权衡（过拟合与模型复杂度的权衡）
- 2. 生成模型与判别模型
- 3. 先验概率与后验概率
- 4. 超参数选择
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- 4.1 Grid Search
- 4.2 Random Search
- 4.3 相关库
- 5. 余弦相似度（Cos距离）与欧氏距离的区别和联系
- 6. 混淆矩阵、模型度量指标：准确率、精确率、召回率、F1 值等
- 7.如何处理数据中的缺失值
- 7.介绍一个完整的机器学习项目流程
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- 7.1 数学抽象
- 7.2 数据获取
- 7.3 预处理与特征选择
- 7.4 模型训练与调优