文档介绍：人工智能领域机器学习面试题
人工智能领域机器学习面试题
人工智能领域机器学习面试题
人工智能领域的机器学习面试题
如果您技感趣并且正在找波及数据科学的工作，那么您很可能已听机器学。
察他们的公式 TP/TP+FN来看到这一点。
人工智能领域机器学习面试题
人工智能领域机器学习面试题
人工智能领域机器学习面试题
问题10：什么是“反向流传”
反向流传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。我们将经过从该方法的最尾端获取“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，机器就有时机有效地应用其计算。
问题11：如果仅使用 “考证集”而不应用“测试集”会怎样
在机器学习面试问题中，这个问题可能会变得更棘手。
如果仅应用考证集， 它将无法提供您要测试的模型的所有胸怀的正确估计。 这是因为“测试集 ”
用于测试该模型在截止该时间点尚未碰到的示例中的性能。因此，能够说，如果删除测试集，则会自动损坏可能有效的测试结果。
问题12：演绎和概括机器学习有什么区别
主要区别在于它们的开始方式。概括式机器学习始于得出结论的示例。演绎式机器学习从结论开始，然后经过推论该结论是对仍是错来进行学习。
问题13：方差和偏差在机器学习中怎样发挥作用
它们都是错误。差别是一个错误，是机器学习算法过于复杂的结果。偏差是一种错误，是由于学习算法中的假定有误而致使的。不要混杂这些内容，因为在跟从机器学着它们。
问题14：什么是监察学习，它与无监察学习有何区别
监察式机器学习是一个过程，其中输出被反应到计算机中，供软件从中学习并在下一次获得更正确的结果。无监察机器学习意味着计算机将无需初始培训就能够学习，这是对有监察的机器学习的替代方法，其中“机器”接受了初始培训。
问题15：怎样为分类问题选择算法
在这种情况下，答案取决于所需的正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，那么您应当选择高方差和低偏差的分类器。
高级机器学习面试题
现在，您对一般的机器学习以及在工作面试中能够希望的基本机器和深度学习面试问题种类有
了一些认识，我们能够持续学习更高级的内容。
人工智能领域机器学习面试题
人工智能领域机器学习面试题
人工智能领域机器学习面试题
可是，不要受骗。您的雇主很可能不会要求您成立一个自给自足的 AI系统，也不会写一本长达
300页的书来介绍您学习深度学习的所有不同方式。 在这种情况下，“高级 ”仅意味着问题将变得有
点棘手-您可能会被要求为您的答案提供进一步的解释，举一些例子等。因此，请放心，放松并直接进入它。
问题1：“生成”模型和“区别”模型之间有什么区别
只管这听起来像是机器学习面试技巧中的棘手问题之一，但您的雇主很可能只想知道这些模型怎样办理数据。
一个生成 模式，顾名思义，是要付出努力和学习它提供的不同类其他数据。 与此相反，鉴别 模
型将仅研究各样数据类型之间的