机器学习工作笔试题目

引用中提到了最新版的机器学习和深度学习面试题目，共300多道经典题目，涉及机器学习和深度学习理论和实践等各方面的知识。这些题目是从各大网站整理剖析并整合而来的。由于这是一份综合性的题目集合，其中包含了不同难度和不同领域的问题，可以帮助人们在机器学习领域进行笔试准备。

在机器学习中，一个常见的问题是如何解决过拟合和欠拟合的问题。过拟合指的是学习器在训练集上表现良好，但在新样本上的表现较差，而欠拟合则是指学习器对训练集上的一般性质尚未学习好，在训练集上仍然有较大的误差。为了解决这些问题，可以采取一些策略，如增加训练样本数量、减少特征数量、正则化等。

在机器学习中，常见的分类方法有一对一、一对多和多对多。一对一方法将N个类别两两配对，形成N(N-1)/2个二分类任务，最终通过投票产生最终结果。一对多方法将每个类别分别作为正例，其他类别作为反例，训练N个分类器，然后通过置信度或其他方法选择最终结果。多对多方法则是将若干个类别作为正例，若干个类别作为反例。这些方法在不同场景下有不同的应用，具体选择哪种方法要根据具体问题和数据集进行考虑。

关于引用中的问题，该句话是错误的。虽然监督式学习和非监督式学习都存在过拟合的问题，但是它们的表现形式和解决方法有所不同。在监督式学习中，过拟合通常是因为模型过于复杂，而在非监督式学习中，过拟合通常是指对于无标签数据的过度拟合。因此，过拟合问题在监督式学习和非监督式学习中都存在。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>