【精品问答】Python面试题汇总50问（机器学习篇）
机器学习与预测分析正在改变企业和其他组织的运作方式，本篇内容涵盖了机器学习的基础以及Python在机器学习中的应用。
1.什么是机器学习？
2.机器学习与数据挖掘的区别
3.什么是机器学习的过度拟合现象
4.过度拟合产生的原因
5.如何避免过度拟合
6.什么是感应式的机器学习？
7.什么是机器学习的五个流行的算法？
9.在机器学习中，建立假设或者模型的三个阶段指的是什么？
10.什么是监督学习的标准方法？
11.什么是训练数据集和测试数据集？
12.机器学习的方法？
13.非机器学习有哪些类型？
14.什么是非监督学习的功能？
15.什么是监督学习的功能？
16.什么是算法独立的机器学习？
17.朴素贝叶斯方法的优势是什么？
18.为什么朴素贝叶斯如此“朴素”？
19.在机器学习中归纳逻辑程序设计是指什么？
20.在机器学习中，模型的选择是指？
21.什么是贝叶斯网络？
22.贝叶斯逻辑程序的两个组成部分是什么？
23.支持向量机能处理哪两种分类方法？
24.什么是集成学习？
25.什么是集成方法的一般原则，在集成方法中套袋（bagging）和爆发（boosting）指的是什么？
26.在集成方法中什么是增量合成方法？
27.什么是PAC学习？
28.PCA，KPCA和ICE如何使用？
29.什么是数据埋点
30.归一化的类型
31.欧氏距离和曼哈顿距离
32.简要说说一个完整的机器学习项目流程
33.Python机器学习一些必要的库
34.库的基本使用
35.为何选择Python
36.正则化方法
38.决策树算法
39.降维方法
40.关联规则学习
实战练习：
1.简单线性回归内容练习
2.多元线性回归内容练习
3.逻辑回归内容练习
4.多元逻辑回归内容练习
5.神经网络内容练习
6.支持向量机内容练习
7.K-Means聚类和主成分分析
8.异常检测和推荐系统
9.softmax函数的数学推导及Python实现
10.反向传播算法（BP算法）的推导及其Python实现
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