研究生复试与求职中的机器学习面试题
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简介：
本书聚焦于研究生复试及职场求职过程中常见的机器学习面试题目，旨在帮助读者深入理解并掌握机器学习的核心知识和技能。
本段落总结了计算机研究生复试中关于机器学习的简答题内容，并使用易于口头表达的语言进行了整理，涵盖了常见的概念及相关算法知识。适用于研究生复试或相关专业面试。
1. 什么是梯度爆炸和梯度消失？如何解决这些问题？
2. 数据挖掘的主要任务是什么？
3. 回归模型的基本原理及其应用。
4. k-means（k均值）聚类算法的定义及工作流程。
5. KNN (K近邻) 学习方法的特点与应用场景。
6. 决策树中ID3和C4.5两种构建算法的区别和联系。
7. 随机森林模型的工作原理及其优势所在。
8. 支持向量机（SVM）的概念以及其在分类问题中的应用情况。
9. 朴素贝叶斯(Naive Bayes)方法的理论基础及实际意义。
10. 基础神经网络架构及相关术语解释
11. BP(反向传播，多层前馈) 神经网络的工作机制介绍
12. 循环神经网络RNN、LSTM (长短时记忆模型) 的特点对比分析。
13. 卷积神经网络CNN的基本结构和应用领域探讨。
14. Hopfield（霍普菲尔德）人工神经网络的定义及其在模式识别中的作用。
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