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技术面试高频考点整理：AI、CV、NLP方向 技术面试高频考点整理：AI、CV、NLP方向 人工智能（AI）、计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）是当前技术领域最热门、发展最快的方向。在技术面试中，这三个领域的问题频繁出现，涵盖了从基础理论到前沿应用的方方面面。本章将详细梳理AI、CV、NLP方向的高频考点，帮助求职者更好地准备面试。 机器学习基础 (AI核心) 机器学习是AI的基石，无论面试CV还是NLP方向，扎实的机器学习基础都是必不可少的。 1.1 核心概念与术语 监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习：理解它们之间的区别、适用场景和代表算法。 监督学习：有标签数据，学习输入到输出的映射。 分类：离散输出，如逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM。 回归：连续输出，如线性回归、岭回归、Lasso回归。 无监督学习：无标签数据，发现数据内在结构。 聚类：K-Means、DBSCAN、层次聚类。 降维：PCA、LDA、t-SNE。 半监督学习：少量标签数据与大量无标签数据结合。 强化学习：通过与环境交互学习策略，如Q-learning、SARSA、DQN、A2C、PPO。 过拟合与欠拟合：定义、产生原因、检测方法、解决方案（正则化、交叉验证、增大数据量、特征选择、降低模型复杂度、集成学习等）。
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