机器学习和深度学习面试题

回答: 机器学习和深度学习面试题是关于机器学习和深度学习领域的问题，用于评估面试者对这些领域的理解和应用能力。这些问题涵盖了各种主题，包括算法、模型、优化器、激活函数、正则化方法等。其中一些问题包括：准确率、精确率、召回率和F1分数、激活函数的作用和种类、正向传播和反向传播、LSTM相比RNN的优势、词嵌入(word2vec)、优化器的选择、正负样本不平衡的解决办法、HMM、CRF、EM、GMM等的简要概述、神经网络为什么不用拟牛顿法而是用梯度下降、bagging和boosting、蒙特卡洛方法、强化学习介绍、归一化、推荐系统的排序方法等。\[1\]\[2\]\[3\]这些问题涵盖了机器学习和深度学习的核心概念和方法，面试者需要对这些问题有一定的了解和掌握。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习、机器学习面试问题总结](https://blog.csdn.net/Anthony_hit/article/details/123987119)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]