欢迎来到本站的机器学习面试教程页面！以下是一些关于机器学习面试的准备指南和常见问题解答。
常见面试问题
什么是机器学习？ 机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够通过数据学习并做出决策或预测，而不是通过明确的编程指令。
请简述监督学习和非监督学习。
- 监督学习：使用带有标签的训练数据来训练模型。
- 非监督学习：使用没有标签的数据来训练模型，让模型自己发现数据中的结构。
什么是过拟合？如何避免过拟合？ 过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳的情况。为了避免过拟合，可以使用正则化、交叉验证或增加数据等方法。
实战技巧
- 准备你的项目：确保你熟悉你的项目，包括数据预处理、模型选择、训练和评估。
- 了解基础知识：熟悉机器学习的基本概念，如算法、评估指标等。
- 实践编程：通过实际编程来加深对理论知识的理解。
相关资源
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希望这些内容能帮助你更好地准备机器学习面试！祝你好运！