25个热门数据科学面试问题

以下是常见数据科学面试问题及答案列表。

1) 你如何理解“数据科学”这个术语？

• 数据科学是一个多学科领域，它结合了统计学、数据分析、机器学习、数学、计算机科学及相关方法，以理解数据并解决复杂问题。
• 数据科学是对海量数据的深度研究，从原始、结构化和非结构化数据中发现有用的信息。
• 数据科学类似于数据挖掘或大数据技术，处理海量数据并从中提取见解。
• 它使用各种工具、强大的编程、科学方法和算法来解决与数据相关的问题。

2) 数据科学、机器学习和人工智能之间有什么区别？

数据科学、机器学习和人工智能是计算机科学中三个相关且最容易混淆的概念。下图显示了AI、ML和数据科学之间的关系。

以下是区分这三个术语的一些要点：

3) 讨论一下线性回归？

• 线性回归是一种流行的基于监督学习的机器学习算法，用于理解输入和输出数值变量之间的关系。
• 它应用了回归分析，这是一种预测建模技术，用于寻找因变量和自变量之间的关系。
• 它显示了自变量和因变量之间的线性关系，因此被称为线性回归算法。
• 线性回归用于预测连续数值变量，例如日销售额、温度等。
• 它可以分为两类：
  1. 简单线性回归
  2. 多元线性回归

如果我们讨论简单线性回归算法，它显示了变量之间的线性关系，这可以通过下面的方程和图表来理解。

4) 区分监督学习和无监督学习？

监督学习和无监督学习是机器学习的两种类型。

监督式学习

监督学习基于监督的概念。在监督学习中，我们使用样本数据来训练我们的机器学习模型，模型根据这些训练数据来预测输出。

无监督学习

无监督学习没有任何监督概念。因此，在无监督学习中，机器在没有任何监督的情况下学习。在无监督学习中，我们提供未标记、未分类或未归类的数据。

以下是监督学习和无监督学习之间的一些主要区别：

5) 你如何理解偏差-方差权衡？

当我们使用监督式机器学习算法时，模型会从训练数据中学习。模型总是试图最佳地估计输出变量(Y)和输入变量(X)之间的映射函数。对目标函数的估计可能会产生预测误差，主要可分为偏差误差和方差误差。这些误差可以解释为：

• 偏差误差 (Bias Error)： 偏差是一种预测误差，由于过度简化机器学习算法而引入模型。它是预测输出与实际输出之间的差异。偏差有两种类型：
  • 高偏差 (High Bias)： 如果建议的预测值与实际值相差很大，则称为高偏差。由于高偏差，算法可能会忽略输入特征与目标输出之间的相关关系，这被称为欠拟合 (underfitting)。
  • 低偏差 (Low Bias)： 如果建议的预测值与实际值相差较小，则称为低偏差。
• 方差误差 (Variance Error)： 如果机器学习模型在训练数据集上表现良好，但在测试数据集上表现不佳，则会产生方差。它也可以定义为由模型对训练数据集中微小波动的敏感性引起的误差。高方差会导致机器学习模型中的过拟合 (Overfitting)，这意味着算法除了数据的潜在模式外，还向模型引入了噪声。

偏差-方差权衡 (Bias Variance tradeoff)

在机器学习模型中，我们总是试图获得低偏差和低方差，并且

• 如果我们试图增加偏差，方差就会减少
• 如果我们试图增加方差，偏差就会减少。

因此，试图获得最佳的偏差和方差被称为偏差-方差权衡。我们可以使用下面的靶心图来定义它。偏差和方差有四种情况：

• 如果偏差低且方差低，预测输出大多接近期望输出。
• 如果偏差低且方差高，模型不一致。
• 如果方差高且偏差低，模型是一致的，但预测结果远离实际输出。
• 如果偏差高且方差高，则模型不一致，并且预测与实际值相差很大。这是偏差和方差最差的情况。

6) 定义朴素贝叶斯？

朴素贝叶斯 (Naive Bayes) 是一种用于预测建模的流行分类算法。它是一种基于贝叶斯定理的监督式机器学习算法。

在使用大型数据集时，使用朴素贝叶斯算法构建模型很容易。它由两个词组成，Naive（朴素）和 Bayes（贝叶斯），其中 Naive 意味着特征彼此不相关。

简单来说，我们可以说“朴素贝叶斯分类器假设一个类中存在的特征在统计上独立于其他特征。”

7) 什么是 SVM 算法？

SVM 代表支持向量机 (Support Vector Machine)。它是一种监督式机器学习算法，用于分类和回归分析。

它处理标记数据，因为它是监督学习的一部分。支持向量机算法的目标是在N维空间中构建一个超平面。超平面是一条分割线，用于区分两个不同类别的对象，它也被称为决策边界。

如果只有两个不同的类别，则称为二元 SVM 分类器。下面给出了二元 SVM 分类器的示意图示例。

一个类别中距离另一个类别最近的数据点称为支持向量。

SVM 分类器有两种类型：

• 线性 SVM 分类器： 我们可以通过绘制一条直线（即超平面）将一组对象分离到它们各自的组中的分类器，称为线性 SVM 分类器。
• 非线性 SVM 分类器： 非线性 SVM 分类器适用于那些不能通过一条直线分为两组的对象。

根据误差函数，我们可以将 SVM 模型分为四类：

• 分类 SVM 类型1
• 分类 SVM 类型2
• 回归 SVM 类型1
• 回归 SVM 类型1

8) 你如何理解正态分布？

• 如果给定数据围绕一个中心值呈钟形曲线分布，没有任何左偏或右偏，那么它被称为正态分布。它也叫钟形曲线，因为它看起来像一个钟形曲线。
• 正态分布有一个平均值，一半的数据位于曲线的左侧，另一半数据位于曲线的右侧。
• 在概率论中，正态分布也称为高斯分布，用于概率分布。
• 它是一种概率分布函数，用于查看数据在给定范围内的分布情况。
• 正态分布有两个重要参数：均值(µ) 和 标准差(σ)。

9) 解释强化学习。

• 强化学习是一种机器学习类型，其中代理 (agent) 与环境互动，并通过其行动和结果进行学习。对于每个好的行动，它会得到一个正向奖励；对于每个坏的行动，它会得到一个负向奖励。请看下图：

• 强化学习中代理的目标是最大化正向奖励。
• 在强化学习中，算法不是为任务显式编程的，而是通过经验学习，无需任何人工干预。
• 强化学习算法不同于监督学习算法，因为没有提供任何训练数据集给算法。因此，算法自动从经验中学习。

10) 你说的 p-value 是什么意思？

• p-value（p值）是用于在假设检验中确定统计显著性的概率值。
• 假设检验用于检查零假设（声称）的有效性。
• p-value 可以使用 p-value 表或统计软件计算。
• p-value 介于 0 和 1 之间。主要有两种情况：
  • (p-value<0.05)：小的 p-value 表示有强有力的证据反对零假设，所以我们可以拒绝零假设。
  • (p-value>0.05)：大的 p-value 表示证据不足以反对零假设，所以我们认为零假设为真。

11) 区分回归算法和分类算法？

分类和回归都是机器学习中的监督学习算法，并且使用相同的训练数据集概念进行预测。这两种算法的主要区别在于，回归算法的输出变量是数值型或连续型的，而分类算法的输出变量是类别型或离散型的。

回归算法： 回归算法是将输入变量 x 映射到一些实数，例如百分比、年龄等。或者我们可以说，如果所需的输出是连续的，则使用回归算法。线性回归是回归算法的一个著名例子。

回归算法用于天气预报、人口增长预测、市场预测等。

分类算法： 分类算法是将输入变量 x 映射到离散数量的标签，例如真或假、是或否、男-女等。或者我们可以说，如果所需的输出是离散标签，则使用分类算法。逻辑回归和决策树是分类算法的流行例子。分类算法用于图像分类、垃圾邮件检测、身份欺诈检测等。

12) 在 Python 和 R 之间，哪种语言最适合文本分析？

R 和 Python 都是适合文本分析的语言，但首选语言是 Python，因为：

• Python 有 Pandas 库，我们可以通过它轻松地使用数据结构和数据分析工具。
• Python 对所有类型的文本分析执行速度快。

13) 你如何理解 L1 和 L2 正则化方法？

正则化是一种降低模型复杂度的技术。当数据集中有大量特征时，它有助于解决模型中的过拟合问题。正则化通过向目标函数添加一个惩罚项来控制模型的复杂度。

主要有两种正则化方法：

L1 正则化

• L1 正则化方法也称为 Lasso 正则化。L1 正则化向误差函数添加一个惩罚项，其中惩罚项是权重的绝对值之和。
• 它通过为不重要的特征提供 0 权重，为重要的特征提供非零权重来进行特征选择。
• 它如下所示：

• • 这里 是实际值与预测值之间平方差的和。
  • 是正则化项，λ 是惩罚参数，决定对权重惩罚的程度。

L2 正则化

• L2 正则化方法也称为岭回归 (Ridge Regularization)。L2 正则化与 L1 正则化做同样的事情，不同之处在于 L2 正则化中的惩罚项是权重的平方值之和。
• 如果所有输入特征都影响输出并且所有权重大小近似相等，它的表现会很好。
• 它表示为：

• • 这里， 是实际值和预测值之间平方差的和。
  • 是正则化项，λ 是惩罚参数，决定对权重惩罚的程度。

14) 什么是 80/20 法则？解释它在模型验证中的重要性？

在机器学习中，我们通常将数据集分成两部分：

• 训练集： 用于训练模型的数据集部分。
• 测试集： 用于测试模型性能的数据集部分。

划分数据集的最佳比例是 80-20%，以为机器学习模型创建验证集。这里，80% 分配给训练数据集，20% 分配给测试数据集。这个比例也可能是 90-10%、70-30%、60-40%，但这些比例可能不是首选。

在测试数据集上评估一个已训练模型的过程称为机器学习中的模型验证。在模型验证中，划分数据集的比例对于避免过拟合问题很重要。最佳首选比例是 80-20%，这也被称为 80/20 法则，但它也取决于数据集中的数据量。

15) 你如何理解混淆矩阵？

• 混淆矩阵是统计分类问题的一个独特概念。
• 混淆矩阵是一种表格，用于描述或衡量机器学习中二元分类模型的性能。
• 混淆矩阵本身很容易理解，但矩阵中使用的术语可能会令人困惑。它也被称为误差矩阵。
• 它用于统计学、数据挖掘、机器学习和不同的人工智能应用中。
• 它是一个二维表格，维度为“实际”和“预测”，并且表格的两个维度中都有相同的类别集。
• 混淆矩阵有以下四种情况：
  • 真正例 (True Positive, TP)： 预测为正，实际上也为真。
  • 假正例 (False Positive, FP)： 预测为正，但实际上为假。
  • 真负例 (True Negative, TN)： 预测为负，但实际上为真。
  • 假负例 (False Negative, FN)： 预测为负，但实际上为假。

分类准确率可以通过以下公式获得：

16) 什么是 ROC 曲线？

ROC 曲线代表接收者操作特征曲线，它以图形方式表示二元分类器模型在所有分类阈值下的性能。该曲线是真正例率 (TPR) 对假正例率 (FPR) 在不同阈值点下的绘图。

17) 解释决策树算法，它与随机森林算法有何不同？

• 决策树算法属于监督学习，它在机器学习中解决分类和回归问题。
• 决策树使用树状结构解决问题，该结构有叶子、决策节点和节点之间的链接。每个节点代表一个属性或特征，树的每个分支代表一个决策，每个叶子代表结果。
• 决策树算法通常模仿人类思维，因此与其他分类算法相比更容易理解。

决策树和随机森林算法之间的区别

18) 解释术语“数据仓库”。

数据仓库是一个用于分析和报告从操作系统和不同数据源收集的数据的系统。数据仓库在商业智能中扮演着重要角色。

在数据仓库中，数据从各种来源提取，根据决策支持系统的需求进行转换（清洗和集成），并存储到数据仓库中。

数据仓库中经过分析的数据不会改变，它直接被最终用户使用或用于数据可视化。

数据仓库的优势

• 数据仓库使数据更易读，因此，可以使用各种图表、趋势、绘图等轻松回答战略性问题。
• 数据仓库使数据分析和操作更快、更准确。

19) 你如何理解聚类？

聚类是将数据点分成若干组的一种方式，使得同一组内的数据点彼此之间比其他组的数据点更相似。这些组称为簇 (cluster)，因此，簇内的相似性高，而簇间的相似性低。

聚类技术被用于各种领域，如机器学习、数据挖掘、图像分析、模式识别等。

聚类是机器学习中一种无监督学习问题。它可以分为两种类型：

• 硬聚类
• 软聚类

20) 如何确定 k-means 聚类算法中的簇数？

在 k-means 聚类算法中，簇的数量取决于 k 的值。

21) 区分 K-means 聚类和层次聚类？

K-means 聚类和层次聚类都是机器学习算法。以下是这两种聚类方法的一些主要区别：

22) 你如何理解集成学习？

在机器学习中，集成学习 (Ensemble learning) 是一个组合多个不同的基础模型以产生一个更好的预测模型的过程。通过组合所有的预测，集成学习提高了模型的稳定性。

集成学习的概念是，多个弱学习器组合在一起构成一个强学习器。集成方法有助于减少偏差和方差误差，这些误差导致实际值和预测值之间的差异。集成学习还可以用于选择最优特征、数据融合、纠错、增量学习等。

以下是两种流行的集成学习技术：

• Bagging
  自助聚合 (Bootstrap Aggregation) 称为 Bagging，它是一种强大的集成方法。Bagging 是将 Bootstrap 技术应用于创建高方差机器学习算法（如决策树）的一种应用。它从原始数据集中抽取多个样本数据集，并对每个数据集进行训练以增加模型方差。Bagging 的概念可以通过下图轻松理解：

• Boosting
  提升法 (Boosting) 是机器学习的一种顺序集成方法。它有助于利用模型之间的依赖关系，并主要减少机器学习算法中的偏差和方差。它是一种迭代技术，根据先前的分类调整数据集中实例的权重。如果实例被错误分类，则增加该实例的权重。简而言之，它将弱学习器转换为强学习器。有时，提升法的准确性比 Bagging 好，但它也可能在训练数据中引入过拟合。常见的提升法类型是 Adaboost。

23) 解释 Box-Cox 变换？

Box-Cox 变换是一种统计技术，用于将非正态的因变量转换为正态形状。我们通常需要正态分布的数据才能用于各种统计分析工具，如控制图、C_p/C_pk 分析和方差分析。如果数据不是正态分布的，我们需要确定非正态的原因，并采取必要的措施使数据正态化。因此，为了使数据正态化并将非正态的因变量转换为正态形状，使用了 Box-Cox 变换技术。

24) A/B 测试的目的是什么？

A/B 测试是比较网页的两个版本，以确定哪个网页版本表现更好的方法。它是一种统计假设检验，用于确定对网页的任何更改是否能增加策略的成果。

25) 数据科学与数据分析有何不同？

当我们讨论数据科学时，还有其他各种术语也可以用作数据科学。数据分析就是其中之一。数据科学和数据分析都处理数据，但不同之处在于它们如何处理数据。因此，为了澄清数据科学和数据分析之间的混淆，这里有一些区别：

数据科学

数据科学是一个广义的术语，它处理结构化、非结构化和原始数据。它包括与数据相关的一切，如数据分析、数据准备、数据清洗等。

数据科学不专注于回答特定查询。相反，它专注于探索大量数据，有时是以非结构化的方式。

数据分析

数据分析是对原始数据进行分析以得出结论和有意义见解的过程。为了从数据中得出见解，数据分析涉及算法和机械过程的应用。

数据分析基本上侧重于推断，这是一个从观察中得出结论的过程。

数据分析主要专注于回答特定查询，并且在专注时表现更好。