《健壮性》专题

本文向大家介绍给定一个癌症检测的数据集，分好类，已经取得了96%的精度，为什么还是不满意模型的性能？相关面试题，主要包含被问及给定一个癌症检测的数据集，分好类，已经取得了96%的精度，为什么还是不满意模型的性能？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 因为癌症检测很明显是一个数据不均衡的数据集检验，我们往往对剩下的未被检测出的4%的数据更感兴趣，未被诊断出但是实际是患有癌症的患者数据： 办法：

本文向大家介绍深度学习应用领域的共性？相关面试题，主要包含被问及深度学习应用领域的共性？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 常用于图像、语音、自然语言处理等，这些领域有一个共性就是局部相关性，像素点组成图像，单词组成句子，这些特征元素一旦被打乱，表示的含义同时会发生变化，对于没有这种局部相关性的数据集，不适合用深度学习算法进行处理

本文向大家介绍sigmoid函数特性相关面试题，主要包含被问及sigmoid函数特性时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 定义域为 值域为(0,1) 函数在定义域内为连续和光滑的函数 处处可导,导数为      

本文向大家介绍矩阵正定性的判断,Hessian矩阵正定性在梯度下降中的应用相关面试题，主要包含被问及矩阵正定性的判断,Hessian矩阵正定性在梯度下降中的应用时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 若矩阵所有特征值均不小于0,则判定为半正定。若矩阵所有特征值均大于0,则判定为正定。在判断优化算法的可行性时Hessian矩阵的正定性起到了很大的作用,若Hessian正定,则函数的二

本文向大家介绍SVM中什么时候用线性核什么时候用高斯核?相关面试题，主要包含被问及SVM中什么时候用线性核什么时候用高斯核?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 当数据的特征提取的较好,所包含的信息量足够大,很多问题是线性可分的那么可以采用线性核。若特征数较少,样本数适中,对于时间不敏感,遇到的问题是线性不可分的时候可以使用高斯核来达到更好的效果。

本文向大家介绍问题：你用的模型，最有挑战性的项目相关面试题，主要包含被问及问题：你用的模型，最有挑战性的项目时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 在回答自己的模型时，必须要深入了解自己的模型细节以及其中用到知识（如：Bi-LSTM的优点以及与rnn和lstm的对比）的原理。

本文向大家介绍LR和线性回归的区别相关面试题，主要包含被问及LR和线性回归的区别时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 线性回归用来做预测,LR用来做分类。线性回归是来拟合函数,LR是来预测函数。线性回归用最小二乘法来计算参数,LR用最大似然估计来计算参数。线性回归更容易受到异常值的影响,而LR对异常值有较好的稳定性。

本文向大家介绍问题：线性回归的表达式，损失函数；相关面试题，主要包含被问及问题：线性回归的表达式，损失函数；时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 线性回归y=wx+b，w和x可能是多维。线性回归的损失函数为平方损失函数。 解析：一般会要求反向求导推导

本文向大家介绍线性回归的损失函数相关面试题，主要包含被问及线性回归的损失函数时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答：

本文向大家介绍xgboost的特征重要性计算相关面试题，主要包含被问及xgboost的特征重要性计算时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： Xgboost根据结构分数的增益情况计算出来选择哪个特征作为分割点,而某个特征的重要性就是它在所有树中出现的次数之和。

本文向大家介绍如何在测试中消除不确定性？相关面试题，主要包含被问及如何在测试中消除不确定性？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 不确定性测试（NDT）基本上是不可靠的测试。因此，它们有时可能会通过，显然有时也可能会失败。当它们失败时，会重新运行以通过。 从测试中排除不确定性的一些方法如下： 隔离 异步 远程服务 分离 时间 资源泄漏

本文向大家介绍微服务中的反应性扩展是什么？相关面试题，主要包含被问及微服务中的反应性扩展是什么？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Reactive Extensions 也称为Rx。这是一种设计方法，我们通过调用多个服务来收集结果，然后编译组合响应。这些调用可以是同步或异步，阻塞或非阻塞。 Rx 是分布式系统中非常流行的工具，与传统流程相反。  

本文向大家介绍如何在Spring Boot应用程序中实现Spring安全性？相关面试题，主要包含被问及如何在Spring Boot应用程序中实现Spring安全性？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 实施需要最少的配置。您需要做的就是spring-boot-starter-security在pom.xml文件中添加starter。您还需要创建一个Spring配置类，它将覆盖所需的方法，同时

本文向大家介绍什么是幂等性?它是如何使用的？相关面试题，主要包含被问及什么是幂等性?它是如何使用的？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 幂等性指的是这样一种场景:您重复执行一项任务，但最终结果保持不变或类似。 幂等性主要用作数据源或远程服务，当它接收一组以上指令时，它只处理一组指令。  

本文向大家介绍请问，为什么 redis 读写速率快、性能好？相关面试题，主要包含被问及请问，为什么 redis 读写速率快、性能好？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 考察点：redis Redis是纯内存数据库，相对于读写磁盘，读写内存的速度就不是几倍几十倍了，一般，hash查找可以达到每秒百万次的数量级。 多路复用IO，“多路”指的是多个网络连接，“复用”指的是复用同一个线程。采用多路