文件名称：机器学习+研究生复试+求职+面试题
文件大小：61KB
文件格式：DOCX
更新时间：2022-03-30 16:02:27
机器学习 研究生复试
汇总了计算机研究生复试有关机器学习各章节简答题，使用了易于口头表达的语言进行了总结。包括了机器学习的常用概念及相关算法内容。可供研究生复试或相关专业岗位面试使用。 1. 什么是梯度爆炸和梯度消失？如何解决梯度消失、梯度爆炸？ 2. 数据挖掘是干什么的？ 3. 回归模型 4. k-means算法（k均值算法） 5. kNN （k近邻）学习 6. 决策树（ID3算法和C4.5算法） 7. 随机森林模型 8. SVM（支持向量机） 9. 朴素贝叶斯(naive Bayes) 1. 基础神经网络架构及常用名词 2. BP(back propagation，多层前馈)神经网络 3. 循环神经网络RNN、LSTM 网络： 4. CNN 网络 5. Hopfield 神经网络