简述isodata算法的原理_算法常见面试题汇总(一):概率论与数理统计部分

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初级或中级算法岗面试题主要有四类:数理统计基础、机器学习模型原理、编程能力、项目经验。项目经验因人而异,所以仅总结前三个方面的基础知识,分享给朋友。(高级或资深算法岗面试内容不在本文范围内)

1.大数定律

弱大数定律:独立同分布的n个随机变量,当n充分大时,n个随机变量的均值依概率收敛于数学期望值,即可以用均值代替数学期望值。

伯努利大数定理:独立重复试验次数足够大时,事件A发生的频率收敛于概率。注:以上为口头简述,非标准化的数学表述。

2.中心极限定理

n个独立同分布的随机变量,当n充分大时,其均值服从正态分布。注:以上为口头简述,非标准化的数学表述。

3.条件概率/分布律(乘法公式)

P(A|B)=P(AB)/P(B),演化式P(A|B)*P(B)=P(B|A)*P(A)

4.全概率公式

P(A)= P(A|B1)+P(A|B2)+P(A|B3)+…+P(A|Bn),其中A为样本空间的事件,B1、B2、B3…Bn为样本空间的一个划分。

5.贝叶斯公式

P(Bi|A)= P(A|Bi)*P(Bi)/[P(A|B1)+P(A|B2)+P(A|B3)+…+P(A|Bn)],其中A为样本空间的事件,B1、B2、B3…Bn为样本空间的一个划分。

6. 常见三大正态抽样分布

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7. 参数检验(总体分布已知的情况下,对参数取值的检验)

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8. 非参数检验(总体分布形式未知情况下的检验)

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(3) 偏度、峰度检验

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9. 置信区间

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注:单侧置信区间省略

10. 模型拟合优度

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(4)A/Btest Score

(5)残差检验:一般要求残差分布接近正态分布。

写在最后:原理和思想很重要,一定要理解透彻!!!

“数学算法的世界”专注数据分析、数据科学技能传播,后期会陆续推出数据分析、数据科学面试题汇总系列文章,敬请关注!

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