机器学习算法面试题.pdf
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2024-05-12
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机器学习算法面试题
1. 什么是机器学习？请解释机器学习的定义和基本原理。
2. 请简要解释监督学习、无监督学习和强化学习之间的区别，以及各自的应用领域。
3. 请说明什么是特征工程（Feature Engineering），为什么在机器学习中特征工程如此重
要？
4. 请解释什么是过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting），以及如何解决这两个问
题。
5. 请讨论常见的机器学习算法分类（Classification）算法，例如逻辑回归、支持向量机
（SVM）和决策树。
6. 解释回归分析（Regression Analysis）在机器学习中的作用，以及线性回归和多项式回归
之间的区别。
7. 请解释K均值聚类（K-means Clustering）算法的原理和应用场景，以及如何确定聚类的
数量K。
8. 请描述决策树（Decision Tree）算法的工作原理，并解释信息增益（Information Gain）
在决策树构建中的作用。
9. 请说明朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）的基本原理，以及在文本分类中的应
用。
10. 什么是支持向量机（Support Vector Machine，SVM）？请解释SVM的核心思想和工作
原理。
11. 请解释K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）是如何工作的，以及如何选择合适的K
值。
12. 什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）？请简要描述ANN的结构和训
练过程。
13. 请解释什么是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）？以及在计算机
视觉任务中CNN的应用。
14. 请描述循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的结构和用途，以及解决的
问题类型。
15. 请解释主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是如何工作的，以及在降维
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