Python面试题

Python机器学习

解释ROC曲线和AUC？

ROC曲线是在所有阈值下分类模型的性能的图形表示。它有两个阈值：真阳性率和假阳性率。简单来...

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如何根据训练集大小选择分类器？

Python机器学习

如何根据训练集大小选择分类器？

对于小的训练集，具有高偏差和低方差模型的模型更好，因为它不太可能过拟合。一个例子是朴素贝叶斯...

330

Python机器学习

什么是参数模型？提供一个例子

参数模型具有有限数量的参数。您只需要知道模型的参数即可进行数据预测。常见示例如下：线性 SV...

458

判别模型和生成模型之间有什么区别？

Python机器学习

判别模型和生成模型之间有什么区别？

判别模型学习不同类别的数据之间的区别。生成模型学习数据类别。区分模型通常在分类任务上表现更...

331

什么是朴素贝叶斯分类器？我们为什么要使用它们？

Python机器学习

什么是朴素贝叶斯分类器？我们为什么要使用它们？

朴素贝叶斯分类器是分类算法的集合。这些分类器是具有共同原理的一系列算法。朴素贝叶斯分类器假设...

368

什么是贝叶斯定理？我们为什么用它？

Python机器学习

什么是贝叶斯定理？我们为什么用它？

贝叶斯定理是我们在知道其他概率时如何找到概率的方法。换句话说，它提供了先验知识事件的后验概率...

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解释 KNN 和 k-means 聚类之间的区别？

Python机器学习

解释 KNN 和 k-means 聚类之间的区别？

主要区别在于，KNN 需要标记点（分类算法，监督学习），而 k-means 则不需要（聚类算...

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Python机器学习

偏差和方差之间的权衡是什么？

偏差（模型拟合数据的程度）是指由于ML算法中的假设不正确或过于简单而导致的误差，这会导致过度...

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