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Python机器学习

Python机器学习面试题(附答案)

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    协方差和相关性有什么区别?
    Python机器学习

    协方差和相关性有什么区别?

    相关性是协方差的标准化格式。协方差本身很难做比较。例如:如果我们计算工资(¥)和年龄(岁)的...
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    你的数据集有 50 个变量,但是8个变量的缺失值高于 30%。如何解决这个问题?
    Python机器学习

    你的数据集有 50 个变量,但是8个变量的缺失值高于 30%。如何解决这个问题?

    您可以采用 3 种一般方法: 只是删除它们(不理想) 为缺失值分配唯一的类别,以查看是否有趋...
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    使用 scikit-learn 时,是否确实需要在特征值变化很大时调整特征值?
    Python机器学习

    使用 scikit-learn 时,是否确实需要在特征值变化很大时调整特征值?

    是。大多数机器学习算法都使用欧几里得距离作为度量标准来测量两个数据点之间的距离。如果值的范围...
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    以下混淆矩阵的召回率,特异性和精确度是多少?
    Python机器学习

    以下混淆矩阵的召回率,特异性和精确度是多少?

    TP /真正肯定:案例是肯定的,并且被预测为肯定 TN /真阴性:案件为阴性,预计为阴性 F...
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    为什么 XGBoost 的性能优于 SVM?
    Python机器学习

    为什么 XGBoost 的性能优于 SVM?

    XGBoos 是使用许多树的集成方法。这意味着它会随着自身的重复而提高。 SVM 是线性分隔...
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    你正在处理数据集。如何选择重要变量?
    Python机器学习

    你正在处理数据集。如何选择重要变量?

    (1) 在选择重要变量之前,请先删除相关变量 (2) 使用随机森林和绘图变量重要性图表 (3...
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    什么是超参数?它们与模型参数有何不同?
    Python机器学习

    什么是超参数?它们与模型参数有何不同?

    模型参数是模型内部的变量。参数值是根据训练数据估算的。 超参数是模型外部的变量。该值无法从数...
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    如何解决模型中的高方差?
    Python机器学习

    如何解决模型中的高方差?

    如果模型具有低方差和高偏差,我们使用装袋算法,该算法使用随机抽样将数据集划分为子集。我们使用...
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