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1.请简要介绍下SVM。SVM，全称是supportvectormachine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。扩展：支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机；当

数据分析/hadoop/机器学习面试题集锦，可能是最全的了…发表于：2017-09-2115:17阅读：178评论：0无论你是想从事大数据相关职位的职场小白，还是准备往高处走的牛牛。

目录1.Xgboost和GBDT有什么异同？优点是什么？2.为什么xgboost训练会那么快，主要优化点是什么？3.xgboost是如何处理缺失值的？4.xgboost为什么要使用泰勒展开式，解决什么问题？5.PCA降维,为什么要对数据进行降维？它能解决什么问题？6.如何理解维度灾难？7.PCA主成分分析思想是什么？如何定义主成分？8.PCA有哪些局限性？如何优化9.如何设计目标函数使得降维达到提

目录1.简述k-means建模过程？2.k-means损失函数是如何定义？3.如何选择初始类族的中心点？4.如何提升k-means效率？5.常用的距离衡量方法有哪些？各有什么优缺点？6.k-means对异常值是否敏感？为什么？7.如何评估聚类效果？8.k-means的超参数类的个数k值如何选取？9.k-means有哪些优缺点？是否有了解过改进的模型，举例说明？10.除了k-means聚类算法之外，

什么是A/B测试？A/B测试什么时候用？如何应用A/B测试？什么是A/B测试A/B测试是最简单的对照实验方法，可以用来对产品的两个版本进行比较。将用户随机分成两组，这样两组数据可以来自同一分布。一组叫做对照组，使用产品的旧版，一组叫做实验组，使用产品的新版。两组同时做线上测试，然后采集指标，分析结果，什么时候需要用到A/B测试当要决定一个产品或者新功能是否真的可以上线时，就要做A/B测试，我们要看

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本人知乎更新地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/97742344最大似然估计和最小化KL散度之间的关系?image总结a.最小化KL散度其实就是在最小化分布之间的交叉熵b.许多作者使用术语“交叉熵’’特定表示伯努利或softmax分布的负对数似然，但那是用词不当的。c.任何一个由负对数似然组成的损失都是定义在训练集上的经验分布和定义在模型上的概率分布之间的交叉熵。例如，

面试反问环节该怎么应对蔚来2024届校园招聘Q&A诺瓦星云FPGA二面快手前端一面Momenta公司避雷图形引擎实战：轻功寻路机器学习面试题再次优化完成27.跨越速运面试2023.7.27百度java提前批一面题目以及答案蔚来

本系列文章对常见的机器学习面试题进行了搜集、分类和整理，主要包括”手撕推导篇“、“模型比较篇”、“工程经验篇”以及“基础概念篇”等多个板块，旨在帮助广大算法工作者能够从容应对求职面试！

机器学习1.两位同事从上海出发前往深圳出差，他们在不同时间出发，搭乘的交通工具也不同，能准确描述两者“上海到深圳”距离差别的是：A.欧式距离B.余弦距离C.曼哈顿距离D.切比雪夫距离S:D1.欧几里得距离计算公式（n维空间下）二维：dis=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)三维：dis=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)^2)2.余弦距离：余弦相似度用

什么是信息熵？信息熵是信息理论中用来衡量一个随机变量的不确定度或者信息量的概念。它是在给定一组可能的事件中，对每个事件发生的概率进行加权平均得到的值。在信息熵的计算中，概率越大的事件所带来的信息量越小，概率越小的事件所带来的信息量越大。具体而言，如果某个事件发生的概率很高，那么这个事件所带来的信息量较少；相反，如果某个事件发生的概率很低，那么这个事件所带来的信息量较多。信息熵越大，表示随机变量的不

FM模型FM模型与逻辑回归相比有什么优缺点？FM（因子分解机）模型和逻辑回归是两种常见的预测建模方法，它们在一些方面有不同的优缺点。FM模型的优点：1.能够捕获特征之间的交互作用：FM模型通过对特征向量的低阶交叉进行建模，能够有效地捕获特征之间的交互作用。这在处理稀疏数据和高维特征空间时特别有用。2.可以处理稀疏数据：FM模型能够很好地处理稀疏数据，因为它可以使用低阶交叉来表示特征之间的关联，而不

线性回归线性回归的基本思想是？线性回归是一种用于建立和预测变量之间线性关系的统计模型。其基本思想是假设自变量（输入）和因变量（输出）之间存在线性关系，通过建立一个线性方程来拟合观测数据，从而进行预测和推断。线性回归的基本步骤如下：1.数据收集：收集包含自变量和因变量的观测数据。自变量是用于预测因变量的输入变量，而因变量是我们希望预测或解释的输出变量。2.模型假设：假设自变量和因变量之间存在线性关系

一、机器学习相关1.基本概念1-1损失函数是什么，如何定义合理的损失函数？损失函数是在机器学习和优化算法中使用的一种衡量模型预测结果与真实值之间差异的函数。其目标是最小化模型的预测误差，从而提高模型的性能。定义合理的损失函数需要考虑以下几个因素：任务类型：不同的任务（如回归、分类、聚类等）需要选择不同类型的损失函数。比如，在回归问题中，常用的损失函数有均方误差（MeanSquaredError）和

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题目来源于机器学习面试题目函数式编程和面向对象区别？

机器学习面试题——传统算法提示：大厂笔试面试中，传统算法考察比较少，读者自行学习傅里叶变换公式及其推导边缘检测算法牛顿法的推导过程了解哪些插值算法SIFT的整个详细流程SIFT和SURF的区别牛顿法和拟牛顿法

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机器学习面试题——聚类算法提示：互联网大厂经常考的传统机器学习算法文章目录机器学习面试题——聚类算法@[TOC](文章目录)题目k-means介绍一下，K-means的过程k-means优缺点k-means

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答：【机器学习面试题】为什么正则化可以防止过拟合？为什么L1正则化具有稀疏性？

Q1：给定一个大小为1000列，100,000,000行的基于分类问题的训练集。你的经理要求你通过降低数据的维度来减少模型计算时间。你的计算机内存有限。你应该如何做？（你可以做一些实际的假设）Answer：由于计算机内存有限，首先应该关闭计算机上的所有应用，包括浏览器，使机器可用内存最大化。对数据集进行随机采样。这意味着可以得到一个更小的数据集，比如，有1000个变量和300000行，然后进行计算

机器学习面试题——KNN（KNearestNeighbors）K近邻分类算法提示：KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法

作者：KartikSingh翻译：王雨桐校对：霍诗琴本文约50000字，建议阅读10分钟。本文盘点了数据科学和机器学习面试中的常见问题。技术的不断进步使得数据和信息的产生速度今非昔比，并且呈现出继续增长的趋势。此外，目前对解释、分析和使用这些数据的技术人员需求也很高，这在未来几年内会呈指数增长。这些新角色涵盖了从战略、运营到管理的所有方面。因此，当前和未来的需求将需要更多的数据科学家、数据工程师、

今天爱分享给大家带来随机森林如何评估特征重要性【机器学习面试题详解】，希望能够帮助到大家。

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