10个机器学习面试基础问题

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在当今竞争激烈的就业市场中，拥有机器学习技能变得越来越有价值。各个行业的雇主都在寻找能够利用机器学习算法来推动业务增长和创新的专业人士。因此，机器学习求职面试变得更加严格和苛刻。

为了帮助你准备即将到来的机器学习面试，我们整理了10个机器学习面试基础问题及其简短答案。

10个机器学习面试基础问题

以下是10个机器学习面试基础问题：

无监督学习和监督学习有什么区别？

监督学习是指使用标记数据训练模型的过程，其中预期输出是已知的。模型通过从提供的标记示例中获取见解，学习将输入变量与相应的输出关联起来的能力。

相反，无监督学习关注的是分析未标记数据并在数据中寻找模式或结构，而没有任何预定的标签。目标是在不依赖显式输出信息的情况下发现隐藏的关系或分组。

解释机器学习中梯度下降的概念。

梯度下降是一种广泛使用的机器学习优化技术，旨在最小化模型的误差或成本函数。它通过迭代调整模型的参数来运行，计算成本函数相对于这些参数的梯度。然后通过沿最陡下降方向移动来更新参数。通过重复迭代，算法逐渐接近导致最低成本函数的最佳参数值，最终提高模型的准确性和拟合度。

什么是机器学习中的维度灾难？

维度灾难指的是在处理涉及高维数据的机器学习任务时遇到的困难。随着特征或维数的增加，数据变得稀疏，虚假数据和实例之间距离的意义减小。因此，会面临诸如过拟合、计算复杂性增加和泛化能力限制等挑战。

为了解决维度灾难，可以使用特征选择和降维等方法来提取相关信息并减少所涉及的维数。通过这样做，可以减轻高维度的负面影响。

机器学习中的分类和回归有什么区别？

分类和回归都是监督学习任务的类型。在分类中，目标是根据输入变量预测特定的类别或标签。这是通过建立区分不同类别的决策边界来实现的。相反，回归专注于预测连续数值作为输出，例如预测房价或股票价格。

在回归模型中，目标是估计一个函数，该函数将输入变量映射到连续输出空间，从而能够预测该范围内的值。

什么是机器学习中的过拟合概念，如何防止它？

过拟合是机器学习中一个常见问题，其中模型变得过于专门化于训练数据，并且在新数据上的表现不佳。当模型不仅学习到潜在模式，还学习到训练数据中存在的噪声或随机变化时，就会发生这种情况。

为了防止过拟合，可以使用以下几种技术：

• 正则化− 正则化是在训练期间向模型的目标函数添加惩罚项。此惩罚项阻止模型变得过于复杂或灵活。L1和L2正则化是常见的技术，它们将模型系数的绝对值或平方添加到目标函数中。

• 交叉验证− 交叉验证是一种用于评估模型在新数据上性能的技术。它不只依赖于训练数据，而是将数据集分成多个子集。模型在一部分数据上进行训练，并在剩余子集上进行评估。此过程重复多次，平均性能用作模型泛化能力的估计。

• 提前停止− 提前停止是一种在训练期间监控模型在验证集上性能的技术。当模型在训练数据上改进时，其在验证集上的性能最初也会改进。但是，如果模型开始过拟合，则验证集上的性能开始恶化。提前停止在此恶化被检测到时停止训练过程，防止模型过于专门化于训练数据。

• 特征选择− 当模型在不相关或冗余特征上进行训练时，也会发生过拟合。特征选择技术（例如选择信息量最大的特征或使用降维方法）可以通过关注最相关的信息来帮助减少过拟合。

• 增加训练数据− 当训练数据集较小时，更容易发生过拟合。通过增加训练数据量，模型可以接触到更广泛的示例，并且可以学习更通用的模式，从而减少过拟合的可能性。

• 简化模型架构− 具有大量参数的复杂模型更容易过拟合。简化模型架构、减少层数或节点数或使用 dropout 等技术可以通过限制模型记忆训练数据的能力来帮助防止过拟合。

ROC曲线和AUC在分类中的作用是什么？

ROC（接收者操作特征）曲线是直观地表示二元分类器在调整分类阈值时性能如何的图示。它说明了在不同的阈值下，真阳性率（灵敏度）和假阳性率（1 - 特异性）之间的平衡。

通过检查ROC曲线，我们可以评估分类器的整体性能。ROC曲线下的面积（AUC）作为单个指标来衡量分类器的有效性。较高的AUC值表示分类器具有更好的判别能力，并且其预测更准确。

解释机器学习中特征工程的概念。

特征工程是将原始数据转换为机器学习算法可以有效利用的格式的过程。其目标是从输入变量中提取有意义的见解，并构建捕获固有模式的新特征。特征工程包括各种技术，例如缩放、编码分类变量、生成交互项、处理缺失数据和降维。精心设计的特征会对机器学习模型的性能产生重大影响。

Bagging和Boosting集成方法有什么区别？

Bagging和Boosting是集成学习中用于提高机器学习模型性能的方法。主要区别在于它们的训练方法。Bagging，也称为Bootstrap Aggregating，包括在训练数据的不同子集上独立训练多个模型，通常通过有放回的重采样。

最终预测是通过平均或投票每个单独模型做出的预测来获得的。另一方面，Boosting涉及以顺序方式训练弱模型，重点放在先前模型错误分类的实例上。每个后续模型旨在纠正其前辈所犯的错误，从而提高准确性。

什么是精确率和召回率，它们与假阳性和假阴性概念有何关系？

精确率和召回率是用于评估分类任务的常用指标。精确率衡量的是正确预测的阳性实例（真阳性）与预测为阳性的所有实例（真阳性+假阳性）的比例。它评估模型准确识别真阳性的能力。

相反，召回率（也称为灵敏度或真阳性率）衡量的是所有实际阳性实例（真阳性+假阴性）中正确预测的阳性实例（真阳性）的百分比。它表示模型正确识别所有阳性实例的能力。

K折交叉验证是如何工作的，为什么它是有益的？

K折交叉验证是一种评估机器学习模型的性能和泛化能力的有价值的方法。其方法包括将数据集划分为K个子集或折。使用K-1个折训练模型，而其余的折用作测试集。

这个迭代过程重复K次，每次迭代都将其中一个fold作为验证集。通过平均每次迭代获得的性能指标，可以得到更可靠的模型性能估计。K折交叉验证有效地减轻了数据差异的影响，有助于评估不同的数据样本，并提高预测的可靠性。

结论

总而言之，这十个基本的机器学习面试问题涵盖了关键概念，例如机器学习的类型、过拟合和欠拟合、偏差-方差权衡、特征选择、分类和回归、交叉验证、正则化、集成技术以及处理缺失数据。