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一、说明介绍与机场推荐

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分割线

随机梯度下降（SGD）有何优缺点？**

答：SGD 由于每次迭代使用单个样本更新参数，计算速度快，适合大数据集训练；但其随机性可能导致收敛波动较大。

** 时间序列预测中的滑动窗口方法如何工作？**

答：滑动窗口通过移动长度固定的小时间戳窗口来提取特征和预测下一个时间点的值。

** L1 正则化与 L2 正则化的区别是什么？**

答：L1 正则化会使得某些参数稀疏化，即直接置零，从而具有变量选择的作用；L2 正则化避免参数过大，平滑权重分布。

* 交叉验证在模型评估中的作用是什么？**

答：交叉验证通过划分训练集和测试集来避免过拟合，并评估模型的泛化性能。

* 矩阵分解在推荐系统中如何应用？**

答：矩阵分解通过将用户-物品评分矩阵分解为两个低维矩阵的乘积，用于预测评分并进行推荐。

** 哈希表中的负载因子是什么意思？**

答：负载因子是哈希表中存储的数量与可用单元数量之比，影响碰撞和冲突概率。

** 精分治算法（Precision-Recall Trade-off）的背景是什么？**

答：精分治算法用于分类器调优，在高误报率时降低精确度以换取召回率提升。