人工智能机器学习统计学面试问题第2页

支持向量机 SVM 简要介绍

那些我从来没有理解过的概念（1）下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源：《统计学习方法》，维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn

_夜空的繁星_·2025-03-10 06:16

2023年java面试问题大全及答案大全

202年常见的Java面试问题和答案：Java中的基本数据类型有哪些？

m0_74824574·2025-03-09 18:59

【练习】PAT 乙 1061 判断题

题目判断题的评判很简单，本题就要求你写个简单的程序帮助老师判题并统计学生们判断题的得分。输入格式：输入在第一行给出两个不超过100的正整数N和M，分别是学生人数和判断题数量。

柠石榴·2025-03-09 17:24

FPGA面试前该做哪些准备？一文为你讲解清楚

本文将从面试准备、技术要点和常见面试问题三个方面，帮助你理清思路，从容应对面试。

博览鸿蒙·2025-03-09 09:51

133个Java面试题和答案

其它的可能也会有问题Java面试中的重要话题这份Java面试问题列表包含的主题：多线程，并发及线程基础数据类型转换的基本原则垃圾回收（GC）J

晨旭猿·2025-03-09 07:19

总体方差和样本方差

为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。

然后就去远行吧·2025-03-09 02:29

前 30+ 个 Spring Boot 面试问题及答案

前30+个SpringBoot面试问题及答案这篇文章将向你展示一组精心策划的经常被问到的SpringBoot面试问题，以帮助你在面试中取得好成绩。欢迎来到我们详尽的SpringBoot面试问题指南！

李憨憨--·2025-03-09 01:45

利用R语言irr包计算ICC值（组内相关系数）

ICC值是一个较为陌生的概念，在统计学中应用较多，引用百度百科的介绍：组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度(inter-observerreliability)和复测信度(test-retestreliability

mlhylzqwxli·2025-03-08 01:04

第0节机器学习与深度学习介绍

数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习（设计一个很深的网络架构让机器自己学）（深度学习就是找一个函数f）机器学习算法简介（狭义）一般是基于数学，或者统计学的方法

汉堡go·2025-03-08 01:34

016.3月夏令营：数理类

016.3月夏令营：数理类：中国人民大学统计学院：http://www.eeban.com/forum.php?

力学AI有限元·2025-03-07 23:43

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验的理论与实践一、引言在统计学中，当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，传统的参数检验（如方差分析ANOVA）可能失效。

木子算法·2025-03-07 11:12

java面试问题大全及答案大全

文章目录前言java面试题-Java基础java面试题-JVM知识java面试题-多线程与并发java面试题-主流框架java面试题-数据库相关java面试题-分布式与微服务java面试题-网络知识前言该文档围绕Java技术栈展开，全面涵盖了基础、JVM、多线程与并发、主流框架、数据库、分布式、网络等核心知识领域，以面试题及参考答案的形式呈现，为Java开发者提供了系统复习与深入理解的资料。有需要

小白教程·2025-03-07 03:06

r语言手动算两个C指数p值,如何用R语言进行Pvalue显著性标记？

作者：一只想飞的喵审稿：童蒙编辑：angelica箱线图是统计学中较常见的图形之一。这篇文章将讲述如何简单比较两组或多组的平均值，且添加显著性标记。

蒲牢森·2025-03-07 01:45

关于网络数通工程师 OSPF 协议的常见面试问题

基础理论部分‌‌OSPF是什么？其核心设计目标及主要特性有哪些？‌OSPF（开放式最短路径优先）是基于链路状态的内部网关协议（IGP），使用Dijkstra的SPF算法计算最短路径树，核心目标包括快速收敛、分层网络设计（区域划分）和避免路由环路‌12。‌主要特性‌：支持VLSM/CIDR，适用于复杂IP规划‌12。通过组播（224.0.0.5/224.0.0.6）传递协议报文，减少广播流量‌13。

他不爱吃香菜·2025-03-06 13:24

计算机网络面试题合集（TCP/IP 篇）

这款工具能够实时分析语音内容、智能识别面试问题并生成精准答案，让您轻松应对八股文题目，从容处理各类复杂面试问题。毕竟八股文在工作中很少使用，仅作为面试的筛选工具，不值得投入过多的精力。

interviewpass·2025-03-06 03:32

2025机械考研复试面试问题汇总篇（含13门科目），考研机械复试专业面试常见重点问题总结！考研机械复试专业面试准备看这一篇就够了！

前言——25机械考研复试专业面试问题汇总机械复试超全流程攻略机械复试看这一个专栏就够用了！

一个 00 后的码农·2025-03-05 14:49

R语言广义加型模型（GAM）的运用例子及实现教程

拟合广义加型模型步骤4：查看模型摘要和诊断模型摘要系数估计平滑项模型质量步骤5：预测和可视化结论广义加型模型（GeneralizedAdditiveModel，简称GAM）是一种灵活的非线性建模方法，在统计学和机器学习领域被广泛应用

Mrrunsen·2025-03-04 17:52

面试问题（一）

所有东西都不是一蹴而就的，我们往往要不断向别人学习，才能更好走出自己的道路。我大概想要整理一个有关面试遇到的问题的系列，这些问题往往是真实提问过的，所以后续问题可能出现重复的情况，我也不做删除，毕竟出现越多，越说明面试官重视。一、Java的特点在听到这个问题的时候，我第一时间想到的就是面向对象，但是对其他的印象就不深了，现在系统整理一下。平台无关性：Java的“编写一次，运行无处不在”。Java编

重岳·2025-03-04 10:58

python 统计库_《统计学习方法》 Python 库

新建GitHub仓库仓库名为slmethod,统计学习方法(StatisticalLearningMethod)的简写Public公开仓库勾选InitializethisrepositorywithaREADME.gitignore

weixin_39756540·2025-03-04 06:03

10个常见的Java面试问题及其答案

**问题：**Java的主要特性是什么？**答案：**Java的主要特性包括面向对象、平台无关、自动内存管理、安全性、多线程支持、丰富的API和强大的社区支持。**问题：**什么是Java的垃圾回收机制？**答案：**Java的垃圾回收机制是自动管理不再使用的对象的内存的过程。它帮助程序员避免内存泄漏和手动管理内存的复杂性。**问题：**能否解释一下Java中的访问修饰符？**答案：**Java中

m0_74823983·2025-03-04 05:56

数据挖掘与数据分析

数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据，得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归、关联规则、深度学习等统计学方法

dundunmm·2025-03-04 03:11

An Introduction to Statistical Learning with Applicatio

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介1.1定义统计学习（statisticallearning）是一门研究如何从数据中提取知识并应用于预测、决策或其他目的的一门学科。

AI天才研究院·2025-03-04 02:30

规控算法工程师的技术图谱和学习路径

概率论与统计学：贝叶斯理论、马尔可

执于代码·2025-03-03 23:09

关于STP、RSTP、MSTP协议的常见面试问题

1.STP、RSTP、MSTP的主要区别是什么？STP（802.1D）：功能：防二层环路，收敛慢（30-50秒）。端口状态：5种（Blocking、Listening、Learning、Forwarding等）。负载均衡：不支持，所有VLAN共享一棵树。RSTP（802.1w）：改进点：收敛时间缩短至1-3秒。端口角色：新增Alternate/Backup端口。状态简化：3种状态（Discardi

他不爱吃香菜·2025-03-03 20:47

【2025年超全汇总】大模型常见面试题及详细答案解析（非常详细）收藏这一篇就够了！

Cc不爱吃洋葱·2025-03-03 18:59

聚类分析tensorflow实例_新手必看的机器学习算法集锦（聚类篇）

1.机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。

道酝欣赏·2025-03-03 18:55

数据挖掘与数据分析的区别是什么

从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于机器对未来的预测，一般应用于分类、聚类、推荐、关联规则等。

中琛源科技·2025-03-03 17:24

面试问题——如何解决移动端1px 边框问题？

面试问题——如何解决移动端1px边框问题？最近，不少小伙伴向我反映，他们在面试中频繁被问到关于1px边框的问题。这个看似老生常谈的话题，没想到在面试中的出现率依然这么高，着实让我有些意外。

二川bro·2025-03-02 20:39

线性秩检验

线性秩检验一、引言在统计学的广袤领域中，参数检验通常基于数据服从特定分布（如正态分布）的假设。然而，在实际场景里，数据往往并不满足这些严格假设，此时非参数检验方法便展现出独特优势。

木子算法·2025-03-02 11:20

【量化金融自学笔记】--开篇.基本术语及学习路径建议

它将数学、统计学、计算机科学与金融学深度融合，为我们提供了一种全新的视角去理解和探索金融市场的奥秘。作为一名对量化金融充满热情的自学者，我深知在这个领域中，每一步都充满了挑战与机遇。

花花 Show Python·2025-03-01 21:31

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同，MAE使用误差的绝对值，因此它在处理异常值时更加稳定。

IT古董·2025-03-01 08:58

计算机复试面试题总结

1.c++，408，设计模式，编程技巧，开源框架（适合cpp后端开发）2.数据结构与算法面试题3.c++与STL面试题4.计算机网络面试题面试问题之编程语言1。C++的特点是什么？封装，继承，多态。

m0_67400972·2025-03-01 04:56

常见后端开发面试问题（持续更新）

mysql为什么采用B+树作为索引？首先，B+树相比于B树来说非叶子节点上只有索引没有数据，数据都在叶子节点，就使其非常适合进行范围查询。因为对于Mysql这种数量级非常大的数据来说可以减少磁盘的I/O次数，同时其在叶子节点添加的有指针，可以更加快速的进行查找。平均查找时间为log(n)为什么B树不可以呢？因为B树的非叶子节点上面既有指针也有数据，从而导致一次搜索时装入到内存的值并不多，而海量的数

零戚·2025-02-28 20:08

深入详解人工智能机器学习：强化学习

目录强化学习概述强化学习的基本概念定义关键组件强化学习过程常用算法应用示例示例代码代码解释应用场景强化学习核心概念和底层原理核心概念底层原理总结强化学习概述强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习中的一个重要领域，其核心目标是通过与环境的交互学习如何采取行动以最大化累积奖励。与监督学习不同的是，强化学习不依赖于给定的输入输出对，而是通过试探和反馈不断改进决策策略。强化

猿享天开·2025-02-28 15:58

java面试知识点总结-sql篇

发现自己的知识体系太零散，理论知识储备匮乏，之前也没有特别系统的去进行梳理，正好趁这次机会梳理一下知识体系，一方面为面试做准备，另一方面后续工作中设计到相关知识点时可以迅速定位到相关知识点，总结中会夹杂着面试问题或者知识点在工作中的实际应用

weixin_42677025·2025-02-28 04:31

AI探索笔记：线性回归

内容什么是线性回归线性回归（LinearRegression）是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型，用于建立**自变量（输入特征）与因变量（输出目标）**之间的线性关系模型。其核心思想是通

安意诚Matrix·2025-02-27 22:37

PCA主成分分析降维算法及其可视化（附完整版代码）

在统计学中，PCA是简化数据集的一种方法，通过线性变换将数据映射到新的坐标系中。在新的坐标系中，第一主成分捕获数据投影的最大方差，第二主成分捕获第二大方差，依此类推。

Jason_Orton·2025-02-27 20:46

深度学习-自学手册

人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb

谁用了尧哥这个昵称·2025-02-27 15:37

JS宏进阶：浅谈曲线回归

曲线回归是一种统计学方法，用于研究两个或多个变量之间的非线性关系，并找到最能拟合数据点的曲线函数形式。与线性回归不同，曲线回归适用于描述那些不是直线性的变量关系。

jackispy·2025-02-27 10:33

AI人工智能机器学习之聚类分析

1、概要本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析，以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例，从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。

rockfeng0·2025-02-27 09:01

《李航统计学习方法》学习笔记——第五章决策树

决策树5.1决策树模型与学习5.2特征选择5.2.1信息增益5.2.2信息增益比python代码实现例题：信息增益与信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法（python实现）5.3.2C4.5生成算法（python实现）5.4决策树的剪枝5.5CART算法5.5.1CART生成5.5.2CART剪枝习题5.1(python实现）习题5.2(python实现）习题5.3习题5.4参考5.1

eveiiii·2025-02-27 07:40

《李航统计学习方法》学习笔记——第八章提升方法

提升方法8.1提升方法AdaBoost8.1.1提升方法的基本思路8.1.2AdaBoost算法8.1.3AdaBoost的例子（代码实现）8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1AdaBoost训练误差界定理8.2二分类问题AdaBoost训练误差界8.3AdaBoost算法的解释8.3.1前向分步算法8.3.2前向分步算法与AdaBoost8.4提升树8.4.1提升树模型8.4.2提

eveiiii·2025-02-27 07:39

十年磨一剑：站在面试官角度聊聊现下大环境面试，“野生”程序员现阶段面试问题 & 学习误区

3.Hook**Hook的选择点：**静态变量和单例，因为一旦创建对象，它们不容易变化，非常容易定位。Hook过程：寻找Hook点，原则是静态变量或者单例对象，尽量Hookpublic的对象和方法。选择合适的代理方式，如果是接口可以用动态代理。偷梁换柱——用代理对象替换原始对象。多数插件化也使用的Hook技术4.内存泄漏构造单例的时候尽量别用Activity的引用；静态引用时注意应用对象的置空或者

2401_84149896·2025-02-26 18:00

深入理解SAP HANA Cloud Vector Engine与自查询

Java开发环境掌握Java基本语法掌握条件语句掌握循环语句学习时间：提示：这里可以添加计划学习的时间例如：周一至周五晚上7点—晚上9点周六上午9点-上午11点周日下午3点-下午6点学习产出：提示：这里统计学习计划的总量例如

VYSAHF·2025-02-26 16:11

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

好的，我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理，涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。

调皮的芋头·2025-02-26 10:00

Flutter开发者必备面试问题与答案02

Flutter开发者必备面试问题与答案02视频https://youtu.be/XYSxTb0iA9Ihttps://www.bilibili.com/video/BV1Zk2dYyEBr/前言原文Flutter

·2025-02-26 09:39

AI人工智能机器学习之监督线性模型

1、概要本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型，以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例，从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。2、监督学习之线性模型-简介监督学习和线性模型是的两个重要概念。监督学习是一种机器学习任务，其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可

rockfeng0·2025-02-26 09:57

数字化转型2025·2025-02-26 01:27

Flutter开发者必备面试问题与答案05

Flutter开发者必备面试问题与答案05视频https://youtu.be/gl0a4QD6KYMhttps://www.bilibili.com/video/BV1RvyZYgEaH/前言原文Flutter

·2025-02-26 01:26

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