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LSTM为啥比RNN在梯度消失上要好？
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LR如何并行化？
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机器学习有哪些优化方法？
PCA和SVD的联系和区别？
梯度法和牛顿法的区别？
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如何处理类别不均衡问题？
KNN的实现方式有哪些？
batch的大小对训练的影响？
说说DL中的Drop out
除了BN你还知道哪些归一化方法？
SVM和LR区别和联系？
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Xgboost哪里可做到并行？boosting不是串行吗？
除了PCA你还知道哪些降维方法？
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本文标题：机器学习面试题总结
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