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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 51.78%
ML2
使用梯度下降的线性回归
简单 53.34%
ML3
特征扩展实现
简单 74.04%
ML4
异常值与缺失值
简单 57.65%
ML5
损失函数
简单 51.38%
ML6
鸢尾花分类
简单 71.58%
ML7
数据集随机洗牌
简单 70.23%
ML8
数据集的批量迭代器
简单 77.47%
ML9
实现One-Hot编码
简单 64.40%
ML10
计算准确度分数
简单 87.19%
ML11
实现岭回归损失函数
简单 65.75%
ML12
线性核函数
简单 92.40%
ML13
计算精确率
中等 54.54%
ML14
实现二元分类中的召回率指标
简单 77.87%
ML15
实现二分类的F-Score
简单 69.63%
ML16
实现一组类别的基尼不纯度计算
简单 72.54%
ML17
计算回归分析的R-squared
简单 82.00%
ML18
计算均方根误差（RMSE）
简单 50.30%
ML19
计算二元分类的Jaccard指数
简单 87.27%
ML20
计算分类的DICE得分
简单 64.22%
ML21
生成二元分类的混淆矩阵
简单 64.27%
ML22
检测过拟合或欠拟合
简单 81.35%
ML23
实现 k-Means 聚类算法
中等 44.14%
ML24
交叉验证数据拆分
中等 59.00%
ML25
主成分分析 (PCA)
中等 37.16%
ML26
k近邻算法
中等 44.84%
ML27
生成频繁项集
中等 47.32%
ML28
根据特征阈值划分数据集
中等 60.05%
ML29
生成多项式特征
中等 75.09%
ML30
生成数据集的随机子集
中等 75.45%
ML31
实现梯度下降
中等 21.35%
ML32
使用梯度下降实现Lasso回归
中等 51.76%
ML33
计算分类模型的性能指标
中等 41.10%
ML34
关联规则发现（Apriori算法）
较难 51.79%
ML35
决策树学习
较难 52.05%
ML36
Pegasos核SVM实现
较难 55.00%
ML37
实现AdaBoost拟合方法
较难 37.27%
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