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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 46.86%
    ML2
    使用梯度下降的线性回归
    简单 59.13%
    ML3
    特征扩展实现
    简单 70.49%
    ML4
    异常值与缺失值
    简单 55.21%
    ML5
    损失函数
    简单 52.06%
    ML6
    鸢尾花分类
    简单 68.95%
    ML7
    数据集随机洗牌
    简单 75.15%
    ML8
    数据集的批量迭代器
    简单 76.34%
    ML9
    实现One-Hot编码
    简单 66.48%
    ML10
    计算准确度分数
    简单 87.14%
    ML11
    实现岭回归损失函数
    简单 72.87%
    ML12
    线性核函数
    简单 90.27%
    ML13
    计算精确率
    中等 52.23%
    ML14
    实现二元分类中的召回率指标
    简单 81.06%
    ML15
    实现二分类的F-Score
    简单 74.65%
    ML16
    实现一组类别的基尼不纯度计算
    简单 65.00%
    ML17
    计算回归分析的R-squared
    简单 72.66%
    ML18
    计算均方根误差（RMSE）
    简单 52.58%
    ML19
    计算二元分类的Jaccard指数
    简单 88.04%
    ML20
    计算分类的DICE得分
    简单 63.16%
    ML21
    生成二元分类的混淆矩阵
    简单 56.03%
    ML22
    检测过拟合或欠拟合
    简单 78.22%
    ML23
    实现 k-Means 聚类算法
    中等 47.34%
    ML24
    交叉验证数据拆分
    中等 81.67%
    ML25
    主成分分析 (PCA)
    中等 40.61%
    ML26
    k近邻算法
    中等 62.73%
    ML27
    生成频繁项集
    中等 52.08%
    ML28
    根据特征阈值划分数据集
    中等 64.29%
    ML29
    生成多项式特征
    中等 84.78%
    ML30
    生成数据集的随机子集
    中等 80.77%
    ML31
    实现梯度下降
    中等 22.22%
    ML32
    使用梯度下降实现Lasso回归
    中等 46.90%
    ML33
    计算分类模型的性能指标
    中等 33.88%
    ML34
    关联规则发现（Apriori算法）
    较难 86.96%
    ML35
    决策树学习
    较难 58.70%
    ML36
    Pegasos核SVM实现
    较难 47.50%
    ML37
    实现AdaBoost拟合方法
    较难 20.00%
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