文档介绍：人工智能领域机器学****面试题
人工智能领域机器学****面试题
人工智能领域机器学****面试题
人工智能领域的机器学****面试题
如果您 技 感 趣并且正在 找涉及数据科学的工作，那么您很可能已 听 人工智能领域机器学****面试题
人工智能领域机器学****面试题
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问题
9：我们应该了解
“真实阳性率 ”和 “召回率 ”之间的相关性吗
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尽管这听起来像是更高级的机器学****面试问题之一，但答案非常简单。这两个指标完全相同。
我们可以通过查看他们的公式 TP / TP + FN来看到这一点。
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问题 10：什么是 “反向传播 ”
反向传播本身就是一个花哨的术语，它只是一种训练多层神经网络的方法。我们将通过从该方法的最末端获取 “ 错误 ”并将其放置在网络中的每个权重之内，使用该方法来训练网络。这样，机器就有机会有效地应用其计算。
问题 11：如果仅使用 “验证集 ”而不应用 “测试集 ”会怎样
在机器学****面试问题中，这个问题可能会变得更棘手。
如果仅应用验证集， 它将无法提供您要测试的模型的所有度量的准确估计。 这是因为 “ 测试集 ”
用于测试该模型在截至该时间点尚未遇到的示例中的性能。因此，可以说，如果删除测试集，则会自动破坏可能有效的测试结果。
问题 12：演绎和归纳机器学****有什么区别
主要区别在于它们的开始方式。归纳式机器学****始于得出结论的示例。演绎式机器学****从结论开始，然后通过推论该结论是对还是错来进行学****br/>问题 13：方差和偏差在机器学****中如何发挥作用
它们都是错误。差异是一个错误，是机器学****算法过于复杂的结果。偏差是一种错误，是由于学****算法中的假设有误而导致的。不要混淆这些内容，因为在跟随机器学****面试问题时您将需要记住它们。
问题 14：什么是监督学****它与无监督学****有何区别
监督式机器学****是一个过程，其中输出被反馈到计算机中，供软件从中学****并在下一次获得更准确的结果。无监督机器学****意味着计算机将无需初始培训就可以学****这是对有监督的机器学****的替代方法，其中 “机器 ”接受了初始培训。
问题 15：如何为分类问题选择算法
在这种情况下，答案取决于所需的准确性程度和训练集的大小。如果训练集较小，建议选择低方差 / 高偏差分类器。如果情况相反，则训练集很大，那么您应该选择高方差和低偏差的分类器。
高级机器学****面试题
现在，您对一般的机器学****以及在工作面试中可以期望的基本机器和深度学****面试问题类型有
了一些了解，我们可以继续学****更高级的内容。
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但是，不要上当。您的雇主很可能不会要求您建立一个自给自足的 AI 系统，也不会写一本长达
300 页的书来介绍您学****深度学