- 1. 用简单介绍一下逻辑回归,包括原理和算法实现
- 2. 对集成树模型的介绍
- 3. kmeans原理的介绍,如何确定k值
- 4. 介绍一些异常检测的算法(孤立森林等)
- 5. 介绍一些半监督的算法
- 6. 介绍一下CNN和MLP区别(网络结构,优势)
- 7. 简单介绍 Transformer以及其网络结构
- 8. 训练网络的时候,遇到这种梯度消失或梯度爆炸的问题,用什么办法可以去缓解或者是解决这个问题
- 9. 训练网络的时候用过哪些优化器,区别是什么
- 10. 如何解决过拟合的问题
- 11. 评估模型采用的指标,正负样本大的时候采用什么指标
- 12. 特征工程使用过的方法,类别特征使用什么编码
- 13. 一道leetcode的简单题,描述其时间复杂度
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