机器学习 面试题

监督/无监督/强化、过拟合欠拟合、偏差方差与损失函数

归一化标准化、类别编码、缺失值处理、特征选择与降维

线性回归、逻辑回归、L1/L2 正则化与最大似然估计

最大间隔、软间隔、核函数与对偶问题

ID3/C4.5/CART、信息增益与基尼、剪枝与连续值处理

Bagging 与 Boosting、随机森林、AdaBoost、GBDT 与 XGBoost

K-means、层次聚类、DBSCAN、PCA 与降维

混淆矩阵、精确率召回率 F1、ROC-AUC、交叉验证与调参

神经网络、前向与反向传播、激活函数、优化器与正则化

卷积与池化、感受野、经典 CNN 与计算机视觉

RNN、LSTM、GRU、梯度消失与序列建模