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饿了么深度学习算法面经

话散在刀尖上
发布于2021-02-26 10:32:40 126浏览
面试中主要问题(一二面)

1.  逻辑回归和SVM的区别和联系

2. 深度学习为什么在计算机视觉领域这么好

3.  Bagging和Boosting之间的区别?

4. 常用的池化操作有哪些?

5. 朴素贝叶斯的朴素是什么意思?

6.1*1卷积核的作用?

7. 随机森林的随机性指的是?

8. 随机森林和GBDT算法的区别?

9. 为什么ReLU常用于神经网络的激活函数?

10. 卷积层和全连接层的区别?

11. 偏差和方差的区别?

12. 机器学习和深度学习的区别?

13. 神经网络的优缺点?

14. 解决过拟合的方法

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饿了么深度学习算法面经

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