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算法与数据结构

如何使用 Adaboost 算法进行特征选择
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请简要描述随机森林算法的过程
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简述 Adaboost 算法的原理
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决策树算法是如何应对欠拟合和过拟合的
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既然 ID3 算法中已经选择了信息增益,为何 C4.5 算法中选择使用信息增益率
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分别说说 ID3、C4.5 和 CART 算法
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分别描述 C4.5 算法中预剪枝和后剪枝的策略,并说说和 CART 算法中的剪枝策略有何不同
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朴素贝叶斯中的零概率问题是什么?如何应对
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说说 EM 算法
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朴素贝叶斯常见的分类模型是什么?请分别说明
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解释 PCA 算法的原理和步骤
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介绍一下 LDA 算法
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KNN 算法有一个显著的缺点,就是计算量太大,可以采用什么方式应对这个问题?
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KNN 算法是如何应对维度灾难的?
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KNN 算法和 K-means 算法有什么区别?
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现有文本分类算法在处理多语种文本数据时可能遭遇哪些挑战
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解释 Q-learning 算法的原理和过程
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简述时间差分算法
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简述动量梯度下降算法
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你知道有哪些深度学习优化算法
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KNN 算法中 K 的取值是如何确定的
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说说 KNN 算法中多数投票的规则
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KNN 算法分别有哪些优缺点
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你在线上或离线训练时,过拟合怎么系统性处理?.doc
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