• 人工智能面试题86问,新手找工作必备!


    人工智能是一门研究模拟人类智能,实现机器智能的一门科学,那么,在找工作过程中,这些面试题常常会被问到。了解一二,有备无患。

    关于Python

    1、Python的函数参数传递方法?

    2、Python中的元类(metaclass)有哪些?

    3、@staticmethod和@classmethod的区别?

    4、类变量和实例变量区别?

    5、Python中单下划线和双下划线?

    6、字符串格式化:%和.format?

    7、迭代器和生成器的区别?

    8、说一说面向切面编程AOP和装饰器?

    9、怎么理解Python中重载?

    10、新式类和旧式类

    11、__new__和__init__的区别

    12、单例模式

    13、Python中的作用域

    14、GIL线程全局锁

    15、 协程

    16、Python函数式编程

    17、Python里的拷贝

    18、Python垃圾回收机制

    19、read,readline和readlines

    20、Python2和3的区别

    21、调度算法的步骤

    22、静态链接和动态链接的区别是什么

    23、虚拟内存技术

    24、分页和分段

    25、页面置换算法

    26、边沿触发和水平触发

    27、Redis原理

    28、乐观锁和悲观锁

    29、 MyISAM和InnoDB

    30、urllib和urllib2的区别

    31、apache和nginx的区别

    32、幂等 Idempotence

    33、RESTful架构(SOAP,RPC)

    34、CGI和WSGI

    35、unix进程间通信方式(IPC)

    36、广度遍历和深度遍历二叉树编程问题

    关于人工智能

    1.什么是机器学习

    2.机器学习与数据挖掘的区别

    3.什么是机器学习的过度拟合现象

    4.过度拟合产生的原因

    5.如何避免过度拟合

    6.什么是感应式的机器学习?

    7.什么是机器学习的五个流行的算法?

    8.机器学习有哪些不同的算法技术?

    9.在机器学习中,建立假设或者模型的三个阶段指的是什么?

    10.什么是监督学习的标准方法?

    11.什么是训练数据集和测试数据集?

    12.下面列出机器学习的各种方法?

    13.非机器学习有哪些类型?

    14.什么是非监督学习的功能?

    15.什么是监督学习的功能?

    16.什么是算法独立的机器学习?

    17.人工智能与机器学习的区别?

    18.在机器学习中分类器指的是什么?

    19.朴素贝叶斯方法的优势是什么?

    20.在哪些领域使用模式识别技术?

    21.什么是遗传编程?

    22.在机器学习中归纳逻辑程序设计是指什么?

    23.在机器学习中,模型的选择是指?

    24.用于监督学习校准两种方法是什么?

    25. 什么方法通常用于防止过拟合?

    26.规则学习的启发式方法和决策树的启发式方法之间的区别是什么?

    27.什么是感知机器学习?

    28.贝叶斯逻辑程序的两个组成部分是什么?

    29.什么是贝叶斯网络?

    30.为什么基于实例的学习算法有时也被称为懒惰学习算法?

    31.支持向量机能处理哪两种分类方法?

    32.什么是集成学习?

    33.为什么集成学习被应用?

    34.什么使用集成学习?

    35.什么是集成方法的两种范式?

    36.什么是集成方法的一般原则,在集成方法中套袋(bagging)和爆发(boosting)指的是什么?

    37.什么是集成方法分类错误的偏置方差分解?

    38.在集成方法中什么是增量合成方法?

    39.PCA,KPCA和ICE如何使用?

    40.在机器学习中降维是什么意思?

    41.什么是支持向量机?

    42.关系评价技术的组成部分是什么?

    43.连续监督学习有什么不同方法?

    44.在机器人技术和信息处理技术的哪些方面会相继出现预测问题?

    45.什么是批量统计学习?

    46什么是PAC学习?

    47有哪些不同的类别可以分为序列学习过程?

    48什么是序列学习?

    49.机器学习的两种技术是什么?

    50.你在日常工作中看到的机器学习的一个流行应用是什么?

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