机器学习算法系列面试题

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法：①增加全部训练数据的数量（最为有效的方式）②使用简单的模型（简单的模型学不够，复杂的模型学的太多），这里的简单指的是不要过于复杂③正则化（对目标函数后加上正则化项）：使得这个“目标函数+正则化项”的值最小，即为正则化，用防止参数变得过大（参数值变小，意味着对目标函数的影响变小），λ是正则化参数，代表正则
代码的建筑师·2025-03-16 17:51

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。
是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

MySQL的行级锁锁的到底是什么?

面试题。希望对大家有帮助；MySQL的行级锁锁的到底是什么?
java1234_小锋·2025-03-16 15:03

Mysql自增主键会遇到什么问题?

面试题。希望对大家有帮助；Mysql自增主键会遇到什么问题?
java1234_小锋·2025-03-16 15:33

MySQL中有哪几种锁？

面试题。希望对大家有帮助；MySQL中有哪几种锁？1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网在MySQL中，锁是用来控制并发访问的机制，确保多个事务同时访问数据库时不会发生冲突。
java1234_小锋·2025-03-16 15:33

Mybaits的优点&缺点？

面试题。希望对大家有帮助；Mybaits的优点&缺点？
java1234_小锋·2025-03-16 15:02

MyBatis中的动态SQL是什么？

面试题。希望对大家有帮助；MyBatis中的动态SQL是什么？
java1234_小锋·2025-03-16 15:02

mysql中in和exists的区别?

面试题。希望对大家有帮助；mysql中in和exists的区别?
java1234_小锋·2025-03-16 15:02

MySQL中有哪几种锁？

面试题。希望对大家有帮助；MySQL中有哪几种锁？
java1234_小锋·2025-03-16 15:02

最新微信小程序面试题集结

1、微信小程序与H5的区别?第一条是运行环境的不同传统的HTML5的运行环境是浏览器，包括webview，而微信小程序的运行环境并非完整的浏览器，是微信开发团队基于浏览器内核完全重构的一个内置解析器，针对小程序专门做了优化，配合自己定义的开发语言标准，提升了小程序的性能。第二条是开发成本的不同只在微信中运行，所以不用再去顾虑浏览器兼容性，不用担心生产环境中出现不可预料的奇妙BuG第三条是获取系统级
江湖二哥·2025-03-16 14:58

机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！

机器学习的进化：从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力，已经彻底改变了多个行业。然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。
真智AI·2025-03-16 13:49

Java 基础到进阶&企业技巧（二）

目录一、字符串1.底层原理与语法2.字符串位置与拼接3.字符串数组操作二、人机交互1.接收输入-Scanner类2.课堂练习三、字符与编码1.char字符2.面试题：字
Aphelios380·2025-03-16 12:13

如何设计一个高并发的秒杀架构？

这是一个高频面试题。这个问题看似简单，但是里面的水很深，它考查的是高并发场景下，从前端到后端多方面的知识。
老程不秃·2025-03-16 12:42

深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进

5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发，增强了网络灵活性、智能
罗博深·2025-03-16 11:35

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域，约束多目标优化问题（CMOPs）广泛存在。
木子算法·2025-03-16 11:32

python 人工智能实战案例

游戏行业的蓬勃发展促使机器学习的产生，通过计算机能够进行高效率地模拟人类的学习、决策过程，不断升级提升人类的能力。游戏领域中的AI
2401_86114612·2025-03-16 11:31

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。
Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

基于AI算法实现的情感倾向分析的方法

完整代码：https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前，情感倾向分析的方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法
程序员奇奇·2025-03-16 10:28

机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码）

机器学习算法在天气数据分析中的应用，不仅能够提高天气预报的准确性，还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。本文将介绍机器学习在天气数据分析中的应用，探讨
喵了个AI·2025-03-16 10:27

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离：dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据
SomeB1oody·2025-03-16 08:13

每天10道Java基础面试题，涵盖核心知识点，附简洁代码示例，掌握快速记忆的方法

1.JDK、JRE、JVM区别JDK：开发工具包（含JRE+编译器）JRE：运行环境（含JVM+类库）JVM：执行字节码的虚拟机2.==与equals()区别Stringa="abc",b=newString("abc");System.out.println(a==b);//false（地址不同）System.out.println(a.equals(b));//true（内容相同）3.Stri
小小鸭程序员·2025-03-16 08:43

【手撕算法系列】多头自注意力机制MHSA

importtorch.nnasnnclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=8,qkv_bias=False,qk_scale=None,attn_drop=0.,proj_drop=0.,num_classes=20):super().__init__()self.num_classes=num_classesself.n
Nastu_Ho-小何同学·2025-03-16 07:10

Julia语言的学习路线

特别是在科学计算、数据分析和机器学习等领域，Julia的表现十分出色，成为研究人员和开发者的热门选择。
樟松·2025-03-16 05:27

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中，我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么？2.1什么是t-SNE？
无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。
kkchenkx·2025-03-16 04:17

MyBatis相关的面试题

以下是150道MyBatis相关的面试题及详细答案：MyBatis基础1.MyBatis是什么？
努力的搬砖人.·2025-03-16 01:26

Android插件化和组件化面试题及参考答案

目录如何使用Gradle来管理Android项目中的模块依赖？Android中的Gradle插件开发如何辅助组件化开发？如何在Gradle中进行组件化项目的构建？在Android项目中，如何实现不同模块间的解耦？什么是组件化开发？组件化开发的主要优势有哪些？如何将Android应用拆分为多个组件？在Android中如何实现组件化？请描述具体的实现步骤。在组件化架构中，如何实现组件的独立运行与集成？
大模型大数据攻城狮·2025-03-16 01:24

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。
trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

2.开发动态热-电-磁耦合模型，结合有限元分析（COMSOL）与机器学习算法（遗传算法优化参数）。
热爱电气·2025-03-15 23:07

数字马力ai面试题

有关前端工程化的工具前端工程化是指将前端开发过程中的各种任务自动化、流程化、标准化，以提高开发效率、代码质量和可维护性。在前端工程化中，通常会用到一些工具来辅助完成各种任务，比如构建、测试、部署等。以下是一些常用的前端工程化工具：1.**构建工具（BuildTools）**-**Webpack**:是一个非常流行的模块打包器，可以处理各种类型的文件，并且支持插件扩展。-**Rollup**:另一个
泠波·2025-03-15 21:29

【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现

参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例
一穷二白到年薪百万·2025-03-15 21:28

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

题目：1633.各赛事的用户注册率用户表：Users±------------±--------+|ColumnName|Type|±------------±--------+|user_id|int||user_name|varchar|±------------±--------+user_id是该表的主键(具有唯一值的列)。该表中的每行包括用户ID和用户名。注册表：Register±---
我想吃烤肉肉·2025-03-15 20:19

Transformer动画讲解 - 工作原理

阶段一：Embedding（向量化）“Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”，但在机器学习和自
ghx3110·2025-03-15 19:16

Java：AI 浪潮中的隐形支柱 —— 探秘 Java 在人工智能领域的独特地位

本文将揭示Java如何在大数据、机器学习、企业级AI系统等领域持续创造价值。一、Java的AI基因解码跨平台优势的现代意义"一次编
琢磨先生David·2025-03-15 19:15

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量
.Boss.·2025-03-15 18:05

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。
湫怿·2025-03-15 16:19

前端面试题---vue项目打包时, 内存不足了怎么办 为什么会出现这样的情况

Vue项目打包时如果出现内存不足（OOM，OutofMemory）简称就是OOM，通常是因为项目代码量较大、依赖过多、打包时Webpack需要处理的文件过多，导致Node.js运行时超出了默认的内存限制。一、为什么会出现内存不足？项目过大：项目代码文件过多，Webpack需要处理的内容太多。第三方库过多：node_modules体积过大，依赖库多且未进行优化。SourceMap过大：默认produ
*星之卡比*·2025-03-15 15:16

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。
yuanpan·2025-03-15 15:45

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习
是Dream呀·2025-03-15 15:42

AVA面试_进阶部分_kafka面试题

1.Kafka的设计时什么样的呢？Kafka将消息以topic为单位进行归纳将向Kafkatopic发布消息的程序成为producers.将预订topics并消费消息的程序成为consumer.Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个broker.producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息2.数据传输的事物定义有哪三种？数据传输的事务定
茂茂在长安·2025-03-15 15:41

JAVA面试常见题_基础部分_springboot面试题

问题一什么是SpringBoot？多年来，随着新功能的增加，spring变得越来越复杂。只需访问https://spring.io/projects页面，我们就会看到可以在我们的应用程序中使用的所有Spring项目的不同功能。如果必须启动一个新的Spring项目，我们必须添加构建路径或添加Maven依赖关系，配置应用程序服务器，添加spring配置。因此，开始一个新的spring项目需要很多努力，
茂茂在长安·2025-03-15 15:11

机器学习-----决策树

文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代
多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的
萌萌可爱郭德纲·2025-03-15 15:07

机器学习_重要知识点整理

机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。
嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

2024前端Webpack面试题

1、谈谈你对Webpack的理解Webpack是一个模块打包工具，可以使用它管理项目中的模块依赖，并编译输出模块所需的静态文件。它可以很好地管理、打包开发中所用到的HTML,CSS,JavaScript和静态文件（图片，字体）等，让开发更高效。对于不同类型的依赖，Webpack有对应的模块加载器，而且会分析模块间的依赖关系，最后合并生成优化的静态资源。2、Webpack的基本功能代码转换：Type
司宁·2025-03-15 14:02

用Python打造智能家居安防系统，让科技守护你的家

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
Echo_Wish·2025-03-15 14:30

Java对比Python，谁才是编程王者？

两者都被广泛用于各种行业和应用，从网络开发到机器学习再到数据分析。但是这两种语言哪个更好呢？在这本中，我们将多方面比较Python和Java，探索二者的历
Java学研大本营·2025-03-15 13:50

HarmonyNext深度解析：ArkUI高效渲染与性能优化实战

在华为Mate60系列实测中，复杂界面渲染延迟降低42%智能脏区检测机制基于机器学习的区域更新预测算法，
披光人·2025-03-15 12:14

Python多版本环境管理UV

Python虚拟环境UV管理工具-官网Python虚拟环境UV管理工具-快速开始pyproject.toml使用指导2-核心知识点1）python项目维护requirements.txt2）python机器学习环境
坐吃山猪·2025-03-15 12:44
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