叶斯定理以及它如何应

shakibalhasan75

用于机器学习 回答“贝叶斯定理是一种在其他事情已经发生的情况下计算某件事发生概率的方法。简而言之它根据特定的、相关的、已知的概率值提供事件的条件概率。 例如如果您知道早上有 % 的机会下雨并且您还知道下雨时有 % 的机会太阳不会出来您可以使用贝叶斯定理来计算明天早上太阳不会出来的概率。在机器学习中称为朴素贝叶斯分类器这是该定理的简化版本的分类算法可用于快速且高精度地将数据分类为各种类别。 也就是说朴素贝叶斯分类器倾向于做出强有力的假设即数据集中的特征彼此独立但这在现实世界的数据集中通常是不正确的。 Q F分数是多少 回答衡量机器学习算法是否成功的能力与任何编程任务一样重要。因此您可能会遇到有关可以使用的不同评估指标包括召回率、精确。

度和 F 分数的问题。在面试之前您应该阅读所有成功指标但在这种情况下您的答案可能是 “F 分数衡量机器学习分类器或类别标记算法的执行情况。它考虑了分类器的精度和召回率。然后通过精确率和召回率的调和平 俄罗斯手机号码数据 均值来计算分数。精度是真阳性的数量除以真阳性和假阳性的总和。召回率是真阳性的数量除以真阳性和假阴性的总和。 对数据分析职业感到好奇吗 开始免费学习！  机器学习面试题编程技巧 一旦您探索了一般知识和理论机器学习面试问题通常会评估您的实际编程技能。这些问题通常伴随着任务帮助雇主确定您是否具备执行所需工作任务的技能。 Q 你用过哪些大数据工具 回答虽然所有数据分析师都会在某些时候使用数据管理工具但请务必考虑这里的上下文。具体来说您使用过或至少熟悉哪些机器学习环境中。



常见的工具用于机器学习的常见工具包括大数据工具例如 Apache Hadoop、Apache Spark 和 NoSQL 数据库。这些用于分布式计算的工具对于管理大数据和实时 Web 应用程序是必需的。Apache Spark 可以说是目前最受欢迎的。 Spark 是一个功能强大的开源处理引擎专为速度、易用性和复杂分析而构建。它用于各种机器学习任务例如分类、回归、聚类和降维。 如果您从未使用过这些工具请说实话。但面试前尽量先熟悉一下他们这样至少面试官问你的时候你就不用面无表情了！ 相关阅读 顶级机器学习工具 Q 您更喜欢哪种编程语言用于机器学习 答案这可能是一个技巧问题答案取决于任务！也可能是一个真正的查询以了解您最喜欢使用哪种编程语言。无论哪种方式对选项进行坦率评估可能是您最好的选择。你可以这样说 。