12月超实用设计干货大合集
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"你准备好接受面试了吗?" "当然是。请开始。" "大。能否谈谈你对计算机网络的了解?也许我们可以从TCP是什么以及它如何工作开始。" "嗯……嗯……嗯……" "好的，谢谢你今天的时间。请等待未来几天的进一步通知。" 这看起来和你的经历相似吗? 不要放弃， 你绝对可以做得更好。
这是技术面试中会遇到的一些常见计算机网络问题。它们大多数与应用程序，传输和网络层有关。你可以按照本指南从头开始学习计算机网络，并向面试官清楚地解释它们。 它适用于高维数据，例如文本分类，电子邮件垃圾邮件检测。 6. K最近邻居 关键点：何时使用和不使用 K近邻(kNN)是一种受监督的机器学习算法，可用于解决分类和回归任务。kNN的主要原理是，数据点的值由其周围的数据点确定。 随着数据点数量的增加，kNN算法变得非常慢，因为模型需要存储所有数据点以便计算它们之间的距离。这个原因也使该算法的存储效率不高。 另一个缺点是kNN对异常值敏感，因为异常值会影响最近的点(即使距离太远)。 在积极方面：
7. K-Means聚类 关键点：何时使用和不使用 K-均值聚类旨在将数据划分为k个聚类，以使同一聚类中的数据点相似，而不同聚类中的数据点相距更远。 K-均值算法无法猜测数据中存在多少个簇。群集的数量必须预先确定，这可能是一项艰巨的任务。 该算法随着样本数量的增加而减慢速度，因为在每个步骤中，它都会访问所有数据点并计算距离。 K均值只能绘制线性边界。如果存在将数据中的组分开的非线性结构，则k均值将不是一个很好的选择。 在积极方面：
我们已经介绍了有关每种算法的一些关键概念。给出的要点和注释绝对不是算法的完整说明。但是，了解实现这些算法时必须有所作为当然很重要。 （编辑：济南站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
