总结归纳AI人工智能时代常见的面试题以及解析
现在这个时代随着互联网的飞速发展 ， 人工智能的时代已经渐渐的来到我们身边了 ， 在现在这个时代在我们的身边随时都可以看到一些人工智能的研究 ， 比如现在我们所知道扫地机器人 ， 人工智能AI等等 ， 这些足以证明现在人工智能时代正在一步一步来到我们的身边 。 那么在现在这个人工智能这么火热的时代 ， 已经有很多人已经投入到了人工智能的行业里 。 既然这么多人投入到了这个行业那么在面试的面试题你一定不了解吧！下面我整理了一些人工智能常见的面试题以及答案 。
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AI
一 ， 什么是核函数
在现在的核函数一般就是为了解决维度过高导致的计算能力不足的一些缺陷 ， 其实指的就是特征向量内积的平方 ， 在机器学习中 ， 对于线性可分情况的研究比较透彻 ， 可以采用SVM/LR感知机等一些成熟的模型 ， 但是现在很多情况下是我们希望我们的模型学习是非线性的模型 。 在生活中通常的做法就是选择一个函数然后将这个函数映射到另一个空间中 ， 这里的核心就是如何的选择 。 不过在做选择的时候一般有三种做法 。
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人工智能
第一是通过核函数 ， 比如现在的RBF ， 现在如果真的具有足够高的维数 ， 我们总是有足够的能力来拟合训练集 ， 但是对于测试集的广泛化往往不佳 ， 非常通用的特征映射通常只是基于局部的光滑原则 ， 并且没有足够的先天验证信息来来解决编码的高级问题 。
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AI人工智能学习
除此之外就是手动的设计 ， 在深度学习之前 ， 这种方法对于每个单独的任务都是需要人们数十年的努力 ， 从业各自擅长特定的领域比如现在流行的语音识别或者计算机视觉 ， 并且现在不同的领域之间有非常难的迁移问题 。
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智能时代
二 ， 深度学习的框架都TensorFlow中常见的核函数都有哪些？
1.PolynomialKernel多项式核实一种非标准的函数 ， 他非常适合于正交归一化之后的一些数据 。 2.Gaussiankernel这里说的一种最经典的鲁棒径向基核 ， 也就是高斯的核函数 ， 鲁棒径向基核基于对数据有着比较好的抗干扰能力 ， 这个参数决定了函数的作用范围 ， 超过了这个范围 ， 数据的作用就基本消失了 。 3.ExponentialKernel 。 4.LaplacianKernel 。 5.ANOVAKernel6.SigmoidKernel 。 7.WaveKernel 。 8.TriangularKernel 。 9.LogKernel 。
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【总结归纳AI人工智能时代常见的面试题以及解析】智能碎片
三 ， 朴素贝叶斯方法的优势是什么？
1.朴素贝叶斯模型有稳定的分类效率 。
2.对小规模的数据表现很好 ， 能处理多分类任务 ， 适合增量式训练 ， 尤其是数据量超出内存时 ， 可以一次的去增量训练 。
3.对缺失数据不太敏感 ， 算法也比较简单 ， 常用于文本分类 。
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智能化
四 ， 在机器学习中 ， 模型的选择是指什么？
（1）损失函数与风险函数
（2）经验风险最小化和结构风险最小化
（3）模型评估与模型选择
（4）正则化与交叉验证
（5）泛化
（6）欠拟合
（7）过拟合
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