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机器学习面试八股总结

下面是本人在面试中整理的资料和文字,主要针对机器学习面试八股做浅显的总结,大部分来源于ChatGPT,中间有借鉴一些博主的优质文章,已经在各文中指出原文。有任何问题,欢迎随时不吝指正

文章系列图像使用动漫星游记》插图。

AIGC图像生成相关的八股和模型知识参考:小白也能读懂的AIGC扩散(Diffusion)模型系列讲解

机器学习

  1. 机器学习——损失函数、代价函数、KL散度
  2. 机器学习——特征工程、正则化、强化学习
  3. 机器学习——常见算法汇总
  4. 机器学习——感知机、MLP、SVM
  5. 机器学习——KNN
  6. 机器学习——贝叶斯
  7. 机器学习——决策树
  8. 机器学习——随机森林、Bagging、Boosting、集成学习
  9. 机器学习——Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)迭代路径
  10. 机器学习——聚类算法(Kmeans、GMM-使用EM优化)
  11. 机器学习——降维


http://www.kler.cn/a/421735.html

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