knn邻近算法例题 机器学习算法工程师面试需要做那些准备？

机器学习算法工程师面试需要做那些准备？

1. 工业中的大型模型基本上都是logistic区域和线性区域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推导对于理解LR是如何并行的是非常重要的

2。其次，常用的机器学习算法，如SVM、gbdt、KNN等，应该了解其原理，能够在压力下快速响应。算法的优缺点和适应场景应该基本清楚

3基本算法数据结构应该熟练，链表二叉树，快速行合并，动态回归等

K-最近邻（KNN）分类算法是理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思想是：如果特征空间中k个最相似的样本大部分属于某一类别，则该样本也属于该类别。

knn邻近算法例题 sklearn逻辑回归多分类 knn算法应用实例

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