1、什么叫过拟合，避免过拟合都有哪些措施

2、什么是核函数

3、深度学习框架TensorFlow中常见的核函数都有哪些

4、朴素贝叶斯方法的优势是什么

5、什么是监督学习的标准方法

6、在机器学习中，模型的选择是指什么

7、图形数据库Neo4J的优劣势

8、什么是聚类，聚类的应用场景

9、LR和SVM的联系与区别是什么

10、模式识别中，不属于马式距离较之于欧式距离的优点的是

A、 平移不变性

B、 尺度不变性

C、 考虑了模式的分布

11、不会对基本K-均值算法产生影响的因素是

A、 样本输入顺序

B、 模式相似性测度

C、 聚类准则

D、 初始类中心的选取

12、在统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用以下哪项准则

A、 最小损失准则

B、 最小最大损失准则

C、 最小误判概率准则

13、如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度，则影响聚类算法结果的主要因素有

A、 已知类别样本质量

B、 分类准则

C、 量纲