机器学习面试干货精讲

随着 AlphaGo 打败世界冠军，人工智能越来越火。越来越多的小伙伴想要从事这方面的工作。本场 Chat 的目标就是：帮助想从事这方面工作却又无从下手的人。略去繁杂的公式推导，以最通俗易懂的语言，抓住各个模型的最核心、面试中最容易问的地方，来一场干货精讲！内容如下：

1. 决策树（ID3，C4.5，CART）原理，信息增益，信息增益比的引入原因，Gini 指数的用途和原理
2. 随机森林原理，优缺点
3. Adaboost 原理
4. GBDT 原理以及与随机森林对比
5. Logistic 原理，损失函数，优缺点
6. SVM 原理，损失函数，优缺点
7. 利用 sklearn 进行案例实战分析

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