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激活函數在神經網絡中有什么作用

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前饋神經網絡和循環神經網絡的區別是什么

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解釋權重初始化對深度學習模型的作用

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解釋是什么導致了梯度消失和梯度爆炸，以及應該如何應對它們

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分別說說深度學習中的 Attention 機制和全連接層

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分別解釋神經網絡中的 Dropout 和 Batch Normalization 操作

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Batch Normalization 的作用是什么

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為什么邏輯回歸采用交叉熵損失函數，而不是平方損失函數？

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解釋 Sigmoid 函數，以及它在邏輯回歸中的作用

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線性回歸和邏輯回歸有什么區別

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簡單介紹一下 KNN 算法過程

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分別解釋高斯牛頓法和擬牛頓法

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說說你了解的機器學習是什么

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分別解釋 Ridge 回歸和 Lasson 回歸

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請解釋過擬合和欠擬合，并討論如何應對過擬合問題

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機器學習有哪些常見的算法

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什么是線性回歸，請解釋其假設和工作原理

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在邏輯回歸中是否需要使用交叉驗證？為什么

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邏輯回歸分別是怎樣處理二分類問題和多分類問題的

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什么是損失函數？有什么作用

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什么是梯度下降？它的工作原理是什么？有哪些變體

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進行線性回歸前，為什么需要對特征進行離散化處理

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什么是正則化？正則化有哪些作用？說說機器學習中常見的正則化方法

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監督學習、半監督學習和無監督學習分別是什么，它們的區別在哪

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