机器学习与深度学习自测题精选：面试必考知识点

本资源是一份针对机器学习与深度学习的自测题文档，主要涵盖了单选题形式，旨在帮助考生巩固和检验对这两个领域的理解。题目涉及了以下几个关键知识点： 1. **Logit回归与SVM** - 提供了Logit回归的目标函数（最小化后验概率）和SVM的目标（结构风险最小化）的区别，以及SVM如何通过L2正则项防止过拟合。 2. **神经网络与逻辑回归** - 检查了神经网络能否设计逻辑回归算法，表明是可以的。 3. **支持向量机(SVM)** - 描述了SVM中的L2正则项的作用、Hinge损失函数、分类间隔的概念，以及C参数对泛化性能的影响。 4. **决策树** - 分析了决策树中父节点和子节点熵的关系，以及区分判别式模型（如支持向量机）的特点。 5. **统计学习方法** - 包括隐马尔可夫模型（非判别式）、朴素贝叶斯、LDA（潜在狄利克雷分配，也是非判别式），以及支持向量机的特性。 6. **ID3算法** - 介绍了ID3算法对特征离散化的依赖，信息增益的计算方式，以及是否为二叉树模型的问题。 7. **距离度量** - 欧氏距离的特点，如旋转不变性，但不具备尺度缩放不变性。 8. **聚类算法** - 评估了特征相关系数对聚类结果的影响，以及监狱人脸识别系统的多分类问题适用性。 9. **机器学习模型应用** - 分析了不同问题类型的适用场景，如多分类问题适用于监狱人脸识别。 10. **机器学习算法特性** - 检验了SVM的鲁棒性，Adaboost算法中样本权重更新的差异，以及Boosting和Bagging的区别。 11. **位势函数法** - 这部分并未给出具体内容，可能是另一个复杂概念或算法的概述。 这份自测题集对于准备面试或复习机器学习和深度学习基础知识的学生来说非常实用，可以帮助他们深入理解和记忆关键概念，并检验自己的理论掌握程度。