机器学习算法系列面试题第22页

数据仓库面试题集锦（附答案和数仓知识体系），面试必过

3、如何构建数据仓库？数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上

m0_60635001·2025-02-26 13:20

R语言：探索数据的利器

作为一门开源语言，R语言拥有丰富的数据处理和可视化功能，同时支持大规模数据分析和机器学习。本文将介绍R语言的基本特性、常用的数据操作和可视化技巧，并提供相应的源代码示例。

ByteWhiz·2025-02-26 12:48

Elasticsearch 相关面试题

1.Elasticsearch基础Elasticsearch是什么？Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，基于Lucene实现。Mapping是什么？ES中有哪些数据类型？Mapping：定义字段的类型和属性。数据类型：text、keyword、integer、float等。2.什么是全文检索？全文检索是一种基于文本内容的检索方式。3.ES支持哪些类型的查询？全文查询：match、que

一切顺势而行·2025-02-26 12:47

机器学习安全核心算法全景解析

机器学习安全核心算法全景解析引言机器学习系统的脆弱性正成为安全攻防的新战场。从数据投毒到模型窃取，攻击者不断突破传统防御边界。本文系统性梳理ML安全关键技术图谱，重点解析12类核心算法及其防御价值。

金外飞176·2025-02-26 12:44

零基础学习机器学习分类模型

下面将带你通过一个简单的机器学习项目，使用Python实现一个常见的分类问题。我们将使用著名的Iris数据集，来构建一个机器学习模型，进行花卉品种的分类。整个过程会包含：原理介绍：机器学习的基本概念。

可喜~可乐·2025-02-26 12:14

腾讯PHP经典面试题（附答案）

腾讯PHP经典面试题（附答案）PHP开发工程师笔试试卷姓名:PHP一、PHP开发部分1．合并两个数组有几种方式，试比较它们的异同答：1、array_merge()2、’+’3、array_merge_recursivearray_merge

事业运财运爆棚·2025-02-26 11:06

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

深入探索Spark MLlib：大数据时代的机器学习利器

随着大数据技术的迅猛发展，机器学习在各行各业的应用日益广泛。

concisedistinct·2025-02-26 10:59

前端开发岗模拟面试题套卷A答案及解析（一）技术面部分

前端开发岗模拟面试题套卷A答案及解析（一）技术面部分（一）技术面一、JavaScript核心技术（ES6+）1-1、实现防抖函数functiondebounce(fn,delay){lettimer=null

向贤·2025-02-26 09:28

微信小程序面试题

微信小程序面试题微信小程序页面的生命周期函数主要包括哪些？onLoad:页面加载时触发。一个页面只会调用一次，可以在onLoad的参数中获取打开当前页面路径中的参数。onShow:页面显示时触发调用。

Sunshinedada·2025-02-26 09:28

【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

HyperAI超神经·2025-02-26 09:57

AI人工智能机器学习之监督线性模型

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

大数据模型：技术赋能，引领未来

一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法，通过对海量数据进行处理和分析，挖掘出有价值的信息和知识，

大模型教程·2025-02-26 09:56

Node.js定义以及性能优化

以下是一些常见的Node.js面试题及其解答，帮助你准备面试：1.什么是Node.js？

Sunshinedada·2025-02-26 09:55

Java 的 JDK 8,11,17,21 新特性，最新面试题

JDK8中lambda表达式的引入有什么意义？JDK8中引入的lambda表达式标志着Java对函数式编程范式的支持。这一新特性有以下几个重要意义：1、代码更简洁：使用lambda表达式可以用更少的代码实现相同的功能，尤其是在使用匿名内部类的地方。2、增强集合库的功能：通过引入StreamAPI，lambda表达式使得对集合进行序列化操作变得更加简单和高效。3、提高编程效率：lambda表达式使得

扫地僧009·2025-02-26 08:20

数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例

专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友，旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明，使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。

写代码的中青年·2025-02-26 08:48

java题库app有什么,Java面试题库

Java面试题库是一个学习刷题类软件，主要针对Java从业者设计，整合了众多基础的题目资源，涵盖面试中可能会遇到的各种出题内容；软件使用功能非常简单，上面就设置了题库和搜索等中心，打开软件就能看到其中各种不同的题目划分栏目

m0_74824091·2025-02-26 08:46

详细介绍人工智能学习框架

人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。

日记成书·2025-02-26 08:16

Android面试题-多线程(99题)

Android面试题之多线程，包括线程、Java同步问题、阻塞队列、线程池、AsyncTask、HandlerThread、IntentService等内容。

猎羽·2025-02-26 08:44

Java基础常见面试题及详细答案（总结40个）

最近看到网上流传着各种面试经验及面试题，往往都是一大堆技术题目贴上去，但是没有答案。为此我业余时间整理了40道Java基础常见的面试题及详细答案，望各路大牛发现不对的地方不吝赐教，留言即可。

java梅洛·2025-02-26 08:14

java字符串热点面试题

为什么Java中的String是不可变的？这种设计有什么好处？1.为什么String是不可变的？在Java中，String被设计为不可变类，这意味着一旦创建了一个String对象，它的内容（即char[]数组中的字符）就不能被修改。这种设计是通过以下方式实现的：String类的内部使用一个final的char[]数组来存储字符数据。final修饰符确保了数组引用不会被重新赋值。所有修改字符串的操作

WangYaolove1314·2025-02-26 08:44

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

探索深度学习1场景故事：小明的灵感前不久，小明一直在用传统的机器学习方法（如线性回归、逻辑回归）来预测学校篮球比赛的胜负。

山海青风·2025-02-26 07:42

Python常见库的使用

文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2

浪子西科·2025-02-26 07:38

前端面试题---vue和react的区别

文章目录框架vs库：学习曲线：模板vsJSX：数据绑定：状态管理：性能：社区支持：框架vs库：Vue是一个完整的框架，提供了从模板到状态管理的全套解决方案；React是一个UI库，主要聚焦于构建用户界面，其他功能依赖第三方库。学习曲线：Vue的语法更简洁，易于上手，适合初学者；React使用JSX，结合了JavaScript和HTML，学习曲线较陡。模板vsJSX：Vue使用类似HTML的模板语法

*星之卡比*·2025-02-26 06:02

CSDN 博客文章：Genesis 安装指南与环境配置（Python 3.9+）

引言随着人工智能和机器学习的蓬勃发展，各式各样的框架和工具如雨后春笋般涌现，为科研人员和开发者的创新之路提供强大支持。

qq_27492797·2025-02-26 05:25

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

在人工智能与机器学习蓬勃发展的当下，数据处理成为关键环节。高维数据在带来丰富信息的同时，也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。

·2025-02-26 05:01

面试技巧|软件测试面试题八股文-数据库题库

软件测试雪儿·2025-02-26 04:48

软件测试高频面试题

以下是一些软件测试高频面试题：基础概念类HTTP和HTTPS的区别：HTTPS使用SSL/TLS协议对传输数据加密，HTTP没有加密；HTTPS可确保数据完整性，防止传输中被篡改，HTTP不保证；HTTP

码农黛兮_46·2025-02-26 04:17

C/C++程序员应聘常见面试题深入剖析

1.引言本文的写作目的并不在于提供C/C++程序员求职面试指导，而旨在从技术上分析面试题的内涵。文中的大多数面试题来自各大论坛，部分试题解答也参考了网友的意见。

xjbclz·2025-02-26 03:12

Java 基础易错面试题

1.包装类型的缓存机制了解么？Java基本数据类型的包装类型的大部分都用到了缓存机制来提升性能。Byte,Short,Integer,Long这4种包装类默认创建了数值[-128，127]的相应类型的缓存数据，Character创建了数值在[0,127]范围的缓存数据，Boolean直接返回TrueorFalse，如果超出对应范围仍然会去创建新的对象，缓存的范围区间的大小只是在性能和资源之间的权衡

小新19·2025-02-26 03:12

Java基础常见的面试题（易错！！）

面试题一：为什么Java不支持多继承Java不支持多继承主要是为避免“菱形继承问题”（又称“钻石问题”），即一个子类从多个父类继承到同名方法或属性时，编译器无法确定该调用哪个父类的成员。

刘小炮吖i·2025-02-26 02:03

机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析（实验室环境）

Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而，虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除，但可以加以处理和监测，以减轻损害。因此，采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张，由5种病

@@南风·2025-02-26 00:53

面试题-Vue2和Vue3的区别

文章目录1.响应式系统2.组合式API(CompositionAPI)3.Fragment(碎片)4.Teleport(传送门)5.性能改进6.移除或改变的功能7.构建工具8.TypeScript支持Vue2和Vue3之间存在许多重要的区别，这些区别涵盖了性能、API设计、组合式API（CompositionAPI）、响应式系统以及构建工具等方面。以下是一些关键的区别，并附带代码示例来加以说明。1

奶糖肥晨·2025-02-25 23:15

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3

小明的第一次机器学习实验场景：预测校园活动的参与率小明最近加入了学生会，负责策划校园活动。每次活动都需要准备场地、宣传物料和餐饮，但经常会出现场地过小或准备物资不足等问题。为了让活动准备

山海青风·2025-02-25 23:43

深度学习笔记——循环神经网络RNN

好评笔记·2025-02-25 22:10

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价受诸多因素影响。

珠峰日记·2025-02-25 22:39

机器学习数学通关指南——牛顿-莱布尼茨公式

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-02-25 22:39

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning

大模型玩家·2025-02-25 22:38

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-25 22:37

DeepSeek基础之机器学习

文章目录一、核心概念总结（一）机器学习基本定义（二）基本术语（三）假设空间（四）归纳偏好（五）“没有免费的午餐”定理（NFL定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL

珠峰日记·2025-02-25 22:07

【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统

空间森林火灾监测系统1、项目下载：本项目完整讲解和全套实现源码见下资源，有需要的朋友可以点击进行下载说明文档（点击下载）全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习

阿里matlab建模师·2025-02-25 21:31

面试题：SpringCloud的优缺点有哪些

面试题：SpringCloud的优缺点有哪些在面试中回答SpringCloud的优缺点时，可以结合其实际应用场景和技术特点，给出简洁、清晰的回答。

clownAdam·2025-02-25 21:30

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取

天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集。例如，在Python的scikit-learn库中，使用train_test_split函数可以轻松完成划分，代码简洁