アルゴリズム/データマイニング面接の白いガイドに書く--よく試験する機械学習アルゴリズム

アルゴリズムやデータマイニングエンジニアとして、機械学習のアルゴリズムもよく試験される問題です.そのため、ここで私が出会ったいくつかのよく試験問題をまとめます.

1論理回帰の原理と応用シーン(1)論理回帰の原理(論理回帰の構造過程)(2)論理回帰と線形回帰の違い(3)極大尤度関数の役割

2 SVMアルゴリズム関連(1)SVMアルゴリズム原理(2)SVMコア関数の種類および適用シーンとメリットとデメリット(3)異常点の場合およびモデル結果への影響

3決定木(1)決定木分岐の条件は何か(決定木を下に分けるかどうかの原則)(2)決定木とランダム森林の区別(3)分散と偏差の概念と区別(4)ランダム森林複数本の木の結果の最終処理方式(5)決定木にどの種類(6)決定木がフィットしすぎた原因

があるか.

4情報エントロピーの概念と意義

5バーヌリー分布

6機械学習アルゴリズムの最終結果の評価基準

7回帰問題と分類問題によく見られるアルゴリズム

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