机器学习+研究生复试+求职+面试题
汇总了计算机研究生复试有关机器学习各章节简答题，使用了易于口头表达的语言进行了总结。包括了机器学习的常用概念及相关算法内容。可供研究生复试或相关专业岗位面试使用。
1. 什么是梯度爆炸和梯度消失？如何解决梯度消失、梯度爆炸？
2. 数据挖掘是干什么的？
3. 回归模型
4. k-means算法（k均值算法）
5. kNN （k近邻）学习
6. 决策树（ID3算法和C4.5算法）
7. 随机森林模型
8. SVM（支持向量机）
9. 朴素贝叶斯(naive Bayes)
1. 基础神经网络架构及常用名词
2. BP(back propagation，多层前馈)神经网络
3. 循环神经网络RNN、LSTM 网络：
4. CNN 网络
5. Hopfield 神经网络
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