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01
介绍
一站式攻克机器学习笔面试题库! 从线性模型到机器学习基础,从分类指标到异常处理。
30+题目实战覆盖80%笔面试高频考点!
02
机器学习
机器学习
ML1
使用正规方程的线性回归
简单
52.05%
ML2
使用梯度下降的线性回归
简单
54.18%
ML3
特征扩展实现
简单
73.52%
ML4
异常值与缺失值
简单
57.85%
ML5
损失函数
简单
51.71%
ML6
鸢尾花分类
简单
72.62%
ML7
数据集随机洗牌
简单
69.53%
ML8
数据集的批量迭代器
简单
77.46%
ML9
实现One-Hot编码
简单
64.31%
ML10
计算准确度分数
简单
86.90%
ML11
实现岭回归损失函数
简单
66.09%
ML12
线性核函数
简单
92.12%
ML13
计算精确率
中等
54.55%
ML14
实现二元分类中的召回率指标
简单
78.20%
ML15
实现二分类的F-Score
简单
69.68%
ML16
实现一组类别的基尼不纯度计算
简单
71.40%
ML17
计算回归分析的R-squared
简单
81.31%
ML18
计算均方根误差(RMSE)
简单
49.07%
ML19
计算二元分类的Jaccard指数
简单
86.90%
ML20
计算分类的DICE得分
简单
64.59%
ML21
生成二元分类的混淆矩阵
简单
64.88%
ML22
检测过拟合或欠拟合
简单
79.83%
ML23
实现 k-Means 聚类算法
中等
45.30%
ML24
交叉验证数据拆分
中等
58.41%
ML25
主成分分析 (PCA)
中等
37.58%
ML26
k近邻算法
中等
45.14%
ML27
生成频繁项集
中等
46.45%
ML28
根据特征阈值划分数据集
中等
60.11%
ML29
生成多项式特征
中等
77.64%
ML30
生成数据集的随机子集
中等
74.12%
ML31
实现梯度下降
中等
21.82%
ML32
使用梯度下降实现Lasso回归
中等
52.56%
ML33
计算分类模型的性能指标
中等
40.48%
ML34
关联规则发现(Apriori算法)
较难
63.93%
ML35
决策树学习
较难
51.60%
ML36
Pegasos核SVM实现
较难
54.40%
ML37
实现AdaBoost拟合方法
较难
35.89%
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