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上传时间: 2021-01-07
详细说明： 注：机器学习注重原理理解、算法对比及场景使用，应加强算法公式推导及多场景实战。以下试题为作者日常整理的通用高频面经，包含题目，答案与参考文章，欢迎纠正与补充。
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目录
1.常见分类算法及应用场景
2.逻辑回归推导
3.SVM相关问题
4.核函数使用
5.生成模型和判别模型基本形式
6.ID3,C4.5和CART区别
7.交叉熵公式原理
8.L1和L2正则化的区别
9.传统机器学习模型有哪些
10.k-means算法流程
11.DBSCAN和Kmeans对比
12.LDA原理
13.PCA与SVD的关系
14.推荐系统常用模型
15.协同过滤适用场景及冷启动
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