创建一个清单,以评估用户对机器学习技术的熟悉性.
以下是可以用来评估用户对机器学习技术熟悉性的十个问题列表: 1.您能解释监督机器学习与无监督机器学习之间的区别吗? 2.用于评估机器学习模型的性能的最常见指标有哪些? 3.在机器学习预处理时,您如何处理缺失数据? 4.您能解释机器学习中的过度和过度的差异吗? 5.您能举例说明偏差差异权衡如何影响机器学习模型的性能吗? 6.您能解释梯度降落的概念及其在机器学习模型的训练中的作用吗? 7.在使用k-means 集群时,您如何选择集群的数量? 8.您能举例说明如何规范化可以帮助防止机器学习模型的过度调整? 9.您能描述机器学习模型中的机器决策树的作用? 10.您会使用哪种方法解决机器学习模型中的数据组失衡问题?