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常見的激活函數(shù)有哪些？各自的特點是什么？

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常見的優(yōu)化器有哪些？有什么區(qū)別和改進點？

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BN（BatchNorm）和LN（LayerNorm）有什么區(qū)別？BN的優(yōu)缺點是什么？

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什么是AUC？AUC的計算公式和原理是什么？

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過擬合常見的解決方法有哪些？各自的優(yōu)缺點是什么？

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什么是precision（精確率）、recall（召回率）和F1值？它們的計算公式是什么？

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損失函數(shù)是什么？常見的損失函數(shù)有哪些？它們適合什么場景？

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什么是ROC曲線和P-R曲線？它們分別適合什么場景？

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為什么要對數(shù)據(jù)集進行訓練集、測試集劃分？常見的劃分比例是多少？

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如果遇到樣本不均衡問題，常見的解決方法有哪些？

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什么是特征工程？常見的特征工程方法有哪些？

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訓練數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)分布不一致時，模型上線會出現(xiàn)什么問題？如何應對？

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多分類任務中，某些類別區(qū)分不開時該怎么辦？

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機器學習中的“集成學習（Ensemble Learning）”是什么？

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數(shù)據(jù)分析常用的方法有哪些？各自適合什么場景？

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機器學習中的“推薦系統(tǒng)原理”是什么？

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機器學習中的“交叉驗證（Cross Validation）”是什么？

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機器學習中的“時間序列預測（Time Series Forecasting）”是什么？

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機器學習中的“損失函數(shù)（Loss Function）”是什么？

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機器學習中的“無監(jiān)督學習（Unsupervised Learning）”是什么？

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機器學習中的“監(jiān)督學習（Supervised Learning）”是什么？.docx

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機器學習中的“特征工程（Feature Engineering）”是什么？

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機器學習中的“過擬合（Overfitting）”是什么？

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什么是大模型“幻覺”問題？

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