机器学习面经,常见问题与回答

1.2 常见算法 线性回归：用线性函数拟合数据，经过最小二乘法核算丢失，然后用梯度下降法找到一组使丢失最小的权重。 逻辑回归：尽管姓名里带“回归”，但实践上是一种分类办法，首要用于二分类问题。 决议计划树：经过一系列规矩对数据进行分类或回归。 支撑向量机（SVM）：经过找到一个超平面来最大化不同类别之间的间隔。 KNN（K最近邻）：一种监督分类算法，经过核算间隔来分类未符号的点。 Kmeans：一种无监督聚类算法，经过核算不同点之间的间隔将它们聚类成组。

2. 编程才能 数据结构与算法：了解数组、链表、栈、行列、树、图等常见数据结构，以及排序、查找、动态规划等算法。 编程言语：把握C/C 和Python，了解深度学习结构如TensorFlow、PyTorch等。 刷题渠道：LeetCode、剑指Offer等渠道上的标题可以协助你进步编程才能。

3. 项目阅历 项目细节：了解自己简历中说到的一切项目，可以明晰地解说自己在项目中的人物和奉献。 项目展现：预备项目事例共享，可以描绘问题、计划和成果。

4. 事例剖析与体系规划 事例剖析：操练事例剖析的考虑结构，了解常见的机器学习使用场n 体系规划：学习分布式结构如Hadoop、Spark等，了解云核算渠道的ML服务，操练画体系架构图。

5. 面试技巧 毛遂自荐：预备一个简练的毛遂自荐，杰出与职位相关的阅历。 交流才能：学会用通俗易懂的办法论述专业常识，坚持自傲但不自傲的情绪。 模仿面试：找人进行mock interview，提前预备面试常见问题。

6. 常见面试问题 误差与方差：误差反映模型自身的精准度，方差反映模型的稳定性，两者之间的权衡是机器学习中的一个重要问题。 ROC曲线：真阳率与假阳率之间的对比度的图形表明，一般用作代表模型灵敏度和特异性的平衡。 贝叶斯定理：描绘了已知先验常识下事情的后验概率，在机器学习中非常有用。 正则化：L1和L2正则化的差异，L1正则化会发生更稀少的解，L2正则化会赏罚大的权重。

7. 资源引荐 书本：阅览经典教材如《计算学习办法》《机器学习》。 在线课程：Andrew Ng的Machine Learning课程。 论文：重视顶会论文如CVPR、ECCV、ICCV、AAAI等。 竞赛：参与Kaggle、阿里天池、腾讯、华为等竞赛。

经过以上全面的预备，信任你可以在机器学习面试中锋芒毕露，取得抱负的作业时机。祝你面试顺畅，前程似锦！

机器学习面试全攻略：常见问题与回答

一、机器学习根底概念

1.1 什么是机器学习？

机器学习是一种使核算机体系可以从数据中学习并做出决议计划或猜测的技能。它经过算法剖析数据，从中提取形式和常识，然后完成自动化决议计划。

1.2 有监督学习、无监督学习和半监督学习有什么差异？

有监督学习：经过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应联系，生成一个函数，将输入映射到适宜的输出，例如分类。

无监督学习：直接对输入数据集进行建模，例如聚类、降维等。

半监督学习：综合利用有类标的数据和没有类标的数据，来生成适宜的分类函数。

1.3 什么是特征工程？

特征工程是指从原始数据中提取出对模型练习有协助的特征，以进步模型的功能。特征工程包含特征挑选、特征提取、特征转化等进程。

二、机器学习算法

2.1 什么是线性回归？

线性回归是一种猜测接连值的算法，经过拟合数据点与自变量之间的线性联系来猜测因变量。

2.2 什么是逻辑回归？

逻辑回归是一种猜测离散值的算法，经过拟合数据点与自变量之间的逻辑联系来猜测因变量。

2.3 什么是决议计划树？

决议计划树是一种根据树结构的分类算法，经过递归地将数据集划分为子集，并挑选最优的特征进行切割。

2.4 什么是支撑向量机（SVM）？

支撑向量机是一种二分类算法，经过找到一个最优的超平面来将数据集划分为两个类别。

三、模型评价与优化

3.1 什么是穿插验证？

穿插验证是一种评价模型功能的办法，经过将数据集划分为练习集和验证集，屡次练习和验证模型，以评价模型的泛化才能。

3.2 什么是正则化？

正则化是一种避免模型过拟合的技能，经过在丢失函数中增加一个正则化项，约束模型的复杂度。

3.3 什么是超参数优化？

超参数是模型参数的一部分，对模型功能有重要影响。超参数优化是指经过调整超参数的值，以取得最佳模型功能的进程。

四、实践使用事例

4.1 机器学习在引荐体系中的使用

引荐体系是一种根据用户前史行为和物品特点，为用户引荐相关物品的算法。常见的引荐体系算法有协同过滤、根据内容的引荐等。

4.2 机器学习在自然言语处理中的使用

自然言语处理是机器学习的一个分支，旨在使核算机可以了解和处理人类言语。常见的自然言语处理使命有文本分类、情感剖析、机器翻译等。

经过以上对机器学习面试常见问题的回答，信任求职者对机器学习面试有了更深化的了解。在预备面试进程中，主张多重视实践使用事例，并不断堆集实战阅历，以进步面试成功率。

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