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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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提示词工程你是怎么搞的？System/角色/约束/分步指令怎么写，如何防越狱与 Prompt Injection，评测和 Guardrails 怎么做。

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PEFT 方案里（LoRA/QLoRA/Prefix/Prompt‑Tuning/Adapter）你怎么选？说说稳定训练的经验。

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