开发一系列问题来评估某人的机器学习知识.
1.机器学习是什么,它与人工智能和深度学习有什么不同? 2.机器学习的主要类型是什么?请给出一个例子. 3.什么是训练数据集,它与模型没有看到的数据有什么不同? 4.在机器学习过程中成本函数的作用是什么? 5.什么是监督学习和无监督学习? 6.你熟悉的一些广泛使用的模型是什么,你会将它们分类为什么类型的机器学习? 7.你能解释什么是过度适应,以及如何预防或解决吗? 8.机器学习中的偏差变异权衡是什么? 9.机器学习的预处理数据时使用的一些常见技术是什么? 10.你曾经使用过k-交叉验证等工具吗?所以你可以解释它,为什么你使用它? 11.什么是超标, 12.如果它们是人工网络,你应该如何解释它是什么? 13.如果你的机器学习模型是基层的,它的基础架构是什么?