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数据预处理和特征工程
1. 面试官:介绍一种针对高维数据的特征选择方法,并分析其优缺点。
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2. 面试官:在数据预处理阶段,如何处理缺失值和异常值?请详细描述处理策略。
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3. 面试官:解释特征缩放在机器学习中的重要性,并介绍常用的特征缩放方法。
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4. 面试官:谈谈特征降维的原理和应用场景,以及常见的降维算法。
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5. 面试官:什么是特征交叉?请举例说明特征交叉在模型训练中的作用。
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6. 面试官:介绍一种能够处理非线性关系的特征转换方法,并说明其在模型训练中的应用。
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7. 面试官:如何处理类别型特征?请列举几种处理类别型特征的常见方法。
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8. 面试官:什么是特征构造?请分享一个你认为很有创意的特征构造方法和其应用场景。
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9. 面试官:谈谈特征选择和特征提取的区别,并举例说明它们在模型训练中的作用。
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10. 面试官:在特征工程中,如何处理高度相关的特征?分享你的处理策略和方法。
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