求职刷题神器

funit.cn

讨论区 > 求职面经 > 携程深度学习算法面经

携程深度学习算法面经

马蹄踏四方
发布于2021-03-02 13:54:39 111浏览
技术面

1. 回归问题的评价指标?


2.  逻辑回归和SVM的区别和联系?


3. 深度学习为什么在计算机视觉领域这么好?


4.  Bagging和Boosting之间的区别?


5. 常用的池化操作有哪些?


6. 朴素贝叶斯的朴素是什么意思?


7.1*1卷积核的作用?


8. 随机森林的随机性指的是?


9. 随机森林和GBDT算法的区别?


10. 为什么ReLU常用于神经网络的激活函数?


11. 卷积层和全连接层的区别?


12. 偏差和方差的区别?


13. 机器学习和深度学习的区别?


14. 神经网络的优缺点?


本文首次发布于趣IT ,转载请注明出处,谢谢合作

携程深度学习算法面经

全部评论0

成为第一个评论的人

还可以上传7

表情
  • 快速扫码进群
    加入职友圈
下一步
知道了