解答AI面試題

2021-09-03 03:00:15 字數 428 閱讀 9478

問題**(原文: )

1.訓練決策樹時的引數是什麼?

2.在決策樹的節點處分割的標準是什麼?

3.基尼係數的公式是什麼?

4.熵的公式是什麼?

5.決策樹如何決定在哪個特徵處分割?

6.你如何用數學計算收集來的資訊?你確定嗎?

7.隨機森林的優點有哪些?

8.介紹一下boosting演算法。

9.gradient boosting如何工作?

10.關於adaboost演算法,你了解多少?它如何工作?

11.svm中用到了哪些核?svm中的優化技術有哪些?

12.svm如何學習超平面?用數學方法詳細解釋一下。

13.介紹一下無監督學習,演算法有哪些?

14.在k-means聚類演算法中,如何定義k?

15.告訴我至少3中定義k的方法。

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