当前，以深度学习为主导的人工智能已进入大力发展时期，在医疗、金融、零售、智慧交通等领域的探索和应用层出不穷，自然语言处理、计算机视觉、精准营销、自动驾驶等人工智能市场增长迅猛。

 

为了让你在 2021 年赶上 AI 这趟“快车”，走在时代的前沿，小编精心整理了一些 AI 面试题，现在免费送给你！

 

一、机器学习：

1.比较下LR与SVM这两个算法

2.对比欧氏距离和曼哈顿距离

3.过拟合（ overfitting ）怎么解决？

4.核函数都有什么 

5.LR与线性回归的区别与联系

6.决策树、Random Forest、Booting、Adaboot）GBDT和XGBoost的区别是什么？ 

7.为什么xgboost要用泰勒展开，优势在哪里？ 

8.xgboost如何寻找最优特征？是有放回还是无放回的呢？

9.谈谈判别式模型和生成式模型？

10.L1和L2的区别

 

 

二、深度学习：

1.CNN的卷积核是单层的还是多层的？ 

2.CNN最成功的应用是在CV，那为什么NLP和Speech的很多问题也可以用CNN解出来？为什么AlphaGo里也用了CNN？这几个不相关的问题的相似性在哪里？CNN通过什么手段抓住了这个共性？ 

3.LSTM结构推导，为什么比RNN好？ 

4.Depthwise +Pointwise 和 group 卷积的区别 

5.CNN 的特点以及优势

 

 

三、计算机视觉：

1.HoG 和 SIFT的原理与区别

2.旋转矩阵 

 

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