2021届阅文机器学习方向笔试卷

时长:120分钟 总分:100分

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题型介绍
题型 填空题 简答题
数量 1 12
1.
为什么要进行归一化，有哪些归一化方法，那些模型需要归一化，那些不需要，为什么
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2.
 Batch Normalization层原理，作用
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 Batch Normalization层原理，作用

3.
比较LR和GBDT，什么情景下GBDT不如LR
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4.
常见的决策树算法有哪些？请描述它们在进行树的生成过程中，具体的特征选择算法...
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常见的决策树算法有哪些？请描述它们在进行树的生成过程中，具体的特征选择算法，以及它们的对比？
5.
深度学习中，常用的层有哪些，各有什么作用和特点？
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6.
机器学习中常见的最优化方法有哪些，请简述它们的原理、缺陷以及改进。
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7.
常见的聚类算法有哪些，请描述它们的原理。
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8.
请简介word2vec的原理，以及在实现过程中会涉及到的参数与参数解释。
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9.
请简述生成式模型与判别式模型的区别，并简单列举几个分别属于生成式模型与判别...
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请简述生成式模型与判别式模型的区别，并简单列举几个分别属于生成式模型与判别式模型的常见算法
10.
机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，一般选用L1正则化和...
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机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，一般选用L1正则化和L2正则化，请简述他们的原理与之间的区别。
11.
逻辑回归，相比于线性回归，有何异同？请简述逻辑回归的原理
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12.
有哪些评估机器学习模型效果的指标？请简述他们的计算方法。
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13.
两只队伍分物资
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这里有一堆物资待分配，物资总数量不超过200（），每件物资重量不超过100（）。
请问是否可以将这堆物资分配给两个队伍，使得两个队伍的全部的物资重量和相等。