介绍
机器学习岗位的竞争日益激烈，熟悉和掌握常见的面试题是成功获得心仪机会的关键。本文将为您汇总整理了机器学习面试中最常见的100道题目，希望对您的面试备战提供帮助。
基础知识
以下是机器学习面试中常见的基础知识问题：
- 什么是监督学习？
- 解释一下朴素贝叶斯算法。
- 什么是过拟合？如何避免？
- 什么是梯度下降？在机器学习中的作用是什么？
- 解释一下ROC曲线和AUC的含义。
算法与模型
以下是机器学习面试中常见的算法与模型问题：
- 请解释一下支持向量机（SVM）。
- 面对大规模数据集，你会选择使用哪种机器学习算法？
- 什么是K近邻算法？
- 解释一下决策树和随机森林的区别。
- 如何评估一个机器学习模型的性能？
深度学习
以下是机器学习面试中常见的深度学习问题：
- 什么是人工神经网络？
- 解释一下卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
- 什么是梯度消失和梯度爆炸？如何解决这个问题？
- 介绍一下深度学习中的正则化方法。
- 什么是生成对抗网络（GAN）？
以上是机器学习面试中常见的一些问题，希望您能够通过学习和练习更好地准备自己，获得心仪的机器学习岗位。感谢您阅读本文，希期可以为您的面试备战带来帮助。
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