1. 机器学习100道经典题库： 该题库涵盖了机器学习的基础知识和经典问题，适宜进行体系温习。。

2. 中科院机器学习期末考试题库： 该题库包含了挑选、简答和计算题，涵盖了多个机器学习算法和理论。。

3. 最新版《机器学习题库》： 这个题库涵盖了KNN、贝叶斯、回归剖析、SVM、决策树、集成办法、聚类剖析、相关规矩和深度神经网络等多个知识点，适用于查缺补漏。。

4. 机器学习习题集：解析及答案： 该习题集供给了丰厚的实例和理论测验，协助学生稳固机器学习基础知识，提高实践操作能力。。

5. 机器学习与深度学习习题集（上）： 这份习题集是《机器学习原理、算法与使用》一书的配套产品，适用于高校教育和在职人员面试预备。。

6. 机器学习与数据发掘150道题： 该题库包含了150道关于机器学习和数据发掘的问题，涵盖了分类算法、数据预处理、数据发掘使命等多个方面。。

7. 有关机器学习的计算题： 该资源详细描绘了多种机器学习算法的使用，绵亘平衡KD树、ID3与C4.5决策树、朴素贝叶斯、SVM、EM算法、Kmeans聚类、adaboost、概率图模型和神经网络反向传达等。。

机器学习导论题库——助力学习与考试

一、基础知识

1. 机器学习的界说是什么？

2. 机器学习的主要使命有哪些？

3. 机器学习的根本流程绵亘哪些进程？

4. 什么是监督学习、无监督学习和半监督学习？

5. 什么是特征工程？它在机器学习中有什么效果？

二、中心算法

1. 请简述线性回归算法的根本原理。

2. 请解说支撑向量机（SVM）的作业原理。

3. 请阐明决策树算法的构建进程。

4. 请描绘K最近邻（KNN）算法的原理。

5. 什么是神经网络？请简述其根本结构。

三、使用场景

1. 机器学习在图像识别范畴的使用有哪些？

2. 机器学习在自然语言处理范畴的使用有哪些？

3. 机器学习在引荐体系范畴的使用有哪些？

4. 机器学习在金融范畴的使用有哪些？

5. 机器学习在医疗范畴的使用有哪些？

四、模型评价与挑选

1. 什么是模型评价？常用的模型评价目标有哪些？

2. 什么是穿插验证？请简述其原理。

3. 怎么挑选适宜的机器学习模型？

4. 什么是过拟合？怎么防止过拟合？

5. 什么是欠拟合？怎么防止欠拟合？

五、深度学习

1. 什么是深度学习？请简述其与机器学习的差异。

2. 什么是卷积神经网络（CNN）？请简述其使用场景。

3. 什么是循环神经网络（RNN）？请简述其使用场景。

4. 什么是生成对立网络（GAN）？请简述其使用场景。

5. 深度学习在计算机视觉、自然语言处理等范畴有哪些成功事例？

六、实践与拓宽

1. 请简述机器学习在现实生活中的使用事例。

2. 请罗列一些常用的机器学习开源库。

3. 请介绍一些机器学习相关的理应和理应。

4. 请共享一些学习机器学习的资源。

5. 请谈谈你对机器学习未来开展的观点。

经过以上题库，信任您对机器学习导论有了更深化的了解。在学习进程中，请结合实践事例和项目实践，不断提高自己的机器学习技术。祝您学习顺畅，考试获得优异成绩！

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