机器学习面试笔试超详细总结（一）（转载）

目录 1、判别模型和生成模型 2、最大概率分词 3、中文分词的基本方法 4、CRF（条件随机场）的特点 5、隐马尔可夫模型（HMM）时间复杂度及可以使用的数据集 6、在二分类问题中的评价方案 7、决策树特点 8、过拟合 9、异方差性 10、Fisher线性判别函数/PCA 11、参数估计算法 12、Naive Bayesian（NB）分类模型，数据重复问题 13、下列那个方法不可以对文本分类 14

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