文件名称：leetcode积分怎么用--:——
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更新时间：2024-07-26 11:14:37
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leetcode积分怎么用 机器学习的面试 面试知识点 参考 一、机器学习 单模型 1、LR的损失函数的公式和函数 2、LR的推导过程 3、LR如何解决共线性，为什么深度学习不强调 4、LR如何防止过拟合 5、LR分布式训练怎么做 6、LR为什么使用Sigmoid 7、SVM的损失函数 8、SVM的推导过程 9、SVM怎么扩展到多分类问题 10、SVM需要解决的重要数学问题是什么 11、LR和SVM的区别 12、Gini系数、信息增益、信息增益率的公式 13、CART回归和分类时节点如何划分的 14、决策树将一个特征全部乘以2会有什么影响 15、反向传播算法的推导 16、贝叶斯原理 17、L_BFGS，DFP推导 18、Kmeans算法，如何选择k的个数 19、DBSCAN介绍 20、GMM算法 21、UBM-GMM模型 集成学习 1、Boosting 和Bagging的比较 2、XGB的推导 3、XGB为什么要用二阶信息不用一阶 4、XGB的VC维 5、LGB、XGB的区别和联系，并行是如何并行的 6、GBDT的原理，以及常用的调参的参数 7、XGB与GBDT的比较 8、RF怎么进行
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