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2026
深度学习面试笔试之迁移学习(Transfer)、强化学习(Reinforcement) & 多任务
深度学习面试笔试之深度学习的优化方法
深度学习面试笔试之循环神经网络(RNN)、门控循环单元（GRU）、长短期记忆(LSTM)
深度学习面试笔试之卷积神经网络(CNN)
深度学习面试笔试之前向神经网络-多层感知器、损失函数、反向传播
机器学习面试笔试知识点之非监督学习-K 均值聚类、高斯混合模型（GMM）、自组织映射神经网络（SOM）
机器学习面试笔试知识点之K近邻算法(KNN)、最大期望算法(EM)
机器学习面试笔试知识点-贝叶斯网络(Bayesian Network) 、马尔科夫(Markov) 和主题模型(T M)
机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
机器学习面试笔试知识点-决策树、随机森林、梯度提升决策树(GBDT)、XGBoost、LightGBM、CatBoost
机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估
机器学习笔试面试之图像数据不足时的处理方法、检验方法、不均衡样本集的重采样、数据集分布是否一致