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人工智能

Kmeans和KNN有什么區(qū)別？Kmeans的k值如何選擇？
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GBDT、XGBoost、Random Forest、LightGBM分別是什么？它們的原理和區(qū)別是什么？
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常見的聚類算法有哪些？如何評價聚類效果？
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什么是梯度爆炸和梯度消失？它們的原因是什么？
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什么是信息熵、信息增益和信息增益比？它們在機器學習中有什么作用？
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神經網絡常見的初始化方式有哪些
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機器學習和深度學習怎么區(qū)別
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什么是集成學習？它有哪些優(yōu)點？
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什么是Dropout？它的原理是什么？
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常見的正則化方法有哪些？它們的原理和作用是什么？
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常見的激活函數有哪些？各自的特點是什么？
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常見的優(yōu)化器有哪些？有什么區(qū)別和改進點？
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BN（BatchNorm）和LN（LayerNorm）有什么區(qū)別？BN的優(yōu)缺點是什么？
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什么是AUC？AUC的計算公式和原理是什么？
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過擬合常見的解決方法有哪些？各自的優(yōu)缺點是什么？
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什么是precision（精確率）、recall（召回率）和F1值？它們的計算公式是什么？
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損失函數是什么？常見的損失函數有哪些？它們適合什么場景？
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什么是ROC曲線和P-R曲線？它們分別適合什么場景？
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為什么要對數據集進行訓練集、測試集劃分？常見的劃分比例是多少？
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如果遇到樣本不均衡問題，常見的解決方法有哪些？
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什么是特征工程？常見的特征工程方法有哪些？
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訓練數據和真實數據分布不一致時，模型上線會出現什么問題？如何應對？
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多分類任務中，某些類別區(qū)分不開時該怎么辦？
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機器學習中的“集成學習（Ensemble Learning）”是什么？
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