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如何使用 Adaboost 算法進(jìn)行特征選擇

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請簡要描述隨機(jī)森林算法的過程

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簡述 Adaboost 算法的原理

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決策樹算法是如何應(yīng)對(duì)欠擬合和過擬合的

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既然 ID3 算法中已經(jīng)選擇了信息增益，為何 C4.5 算法中選擇使用信息增益率

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分別說說 ID3、C4.5 和 CART 算法

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分別描述 C4.5 算法中預(yù)剪枝和后剪枝的策略，并說說和 CART 算法中的剪枝策略有何不同

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樸素貝葉斯中的零概率問題是什么？如何應(yīng)對(duì)

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說說 EM 算法

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樸素貝葉斯常見的分類模型是什么？請分別說明

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解釋 PCA 算法的原理和步驟

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介紹一下 LDA 算法

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KNN 算法有一個(gè)顯著的缺點(diǎn)，就是計(jì)算量太大，可以采用什么方式應(yīng)對(duì)這個(gè)問題？

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KNN 算法是如何應(yīng)對(duì)維度災(zāi)難的？

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KNN 算法和 K-means 算法有什么區(qū)別？

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現(xiàn)有文本分類算法在處理多語種文本數(shù)據(jù)時(shí)可能遭遇哪些挑戰(zhàn)

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解釋 Q-learning 算法的原理和過程

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簡述時(shí)間差分算法

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簡述動(dòng)量梯度下降算法

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你知道有哪些深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法

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KNN 算法中 K 的取值是如何確定的

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說說 KNN 算法中多數(shù)投票的規(guī)則

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KNN 算法分別有哪些優(yōu)缺點(diǎn)

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你在線上或離線訓(xùn)練時(shí)，過擬合怎么系統(tǒng)性處理？.doc

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算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)