机器学习面试题

以下是一些机器学习面试中经常被问到的问题及答案。

1) 你对机器学习的理解是什么？

机器学习是人工智能的一种形式，它涉及系统编程和自动化数据分析，使计算机能够在没有明确编程的情况下通过经验学习和行动。

例如，机器人被编码成可以通过传感器收集的数据执行任务。它们自动从数据中学习程序，并通过经验进行改进。

2) 区分归纳学习和演绎学习？

在归纳学习中，模型通过一组观察实例的示例进行学习，以得出普遍性结论。另一方面，在演绎学习中，模型首先应用结论，然后得出结论。

• 归纳学习是使用观察来得出结论的方法。
• 演绎学习是使用结论来形成观察的方法。

例如，如果我们必须向孩子解释玩火会导致烧伤。我们可以通过两种方式向孩子解释这一点：我们可以展示各种火灾事故的训练示例或烧伤人员的图片，并将它们标记为“危险”。在这种情况下，孩子将通过示例来理解，而不会玩火。这是归纳机器学习的一种形式。教授同一事物的另一种方法是让孩子玩火，然后等待看看会发生什么。如果孩子被烧伤，这将教会孩子不要玩火，并避免靠近火。这是演绎学习的一种形式。

3) 数据挖掘和机器学习有什么区别？

数据挖掘可以被描述为一个过程，在这个过程中，结构化数据试图提取知识或有趣的未知模式。在此过程中，使用了机器学习算法。

机器学习代表算法的研究、设计和开发，这些算法使处理器能够在没有明确编程的情况下进行学习。

4) 机器学习中的“过拟合”是什么意思？

当统计模型描述的是随机误差或噪声而不是底层关系时，就会出现机器学习中的过拟合。通常，当模型过于复杂时，就会出现过拟合。这是由于与训练数据类型的数量相比，参数太多造成的。模型会表现出糟糕的性能，这表明它已经过拟合。

5) 为什么会出现过拟合？

当用于训练模型的标准不符合用于评估模型效率的标准时，就会发生过拟合。

6) 有什么方法可以避免过拟合？

当数据集很小，而模型试图从中学习时，就会发生过拟合。通过使用大量数据，可以避免过拟合。但如果我们有一个小型数据库，并且被迫基于它构建模型，那么我们可以使用一种称为交叉验证的技术。在这种方法中，模型通常会给出一个已知数据集，并在该数据集上运行训练数据集，以及一个未知数据集，模型在该数据集上进行测试。交叉验证的主要目的是在训练阶段定义一个数据集来“测试”模型。如果数据足够，则使用“等渗回归”来防止过拟合。

7) 区分监督式和无监督式机器学习。

• 在监督式机器学习中，机器使用标记数据进行训练。然后将新数据集输入学习模型，以便算法通过分析标记数据来提供积极的结果。例如，我们在执行分类时，首先需要标记数据以训练模型。
• 在无监督式机器学习中，机器不使用标记数据进行训练，并允许算法在没有任何相应输出变量的情况下做出决策。

8) 机器学习与深度学习有什么区别？

• 机器学习就是用于解析数据、从数据中学习，然后应用所学知识来做出明智决策的算法。
• 深度学习是机器学习的一部分，它受人脑结构的启发，在特征检测方面特别有用。

9) KNN 与 K-means 有何不同？

KNN 或 K 近邻是一种用于分类目的的监督式算法。在 KNN 中，测试样本被赋予其最近邻的大多数类的类别。另一方面，K-means 是一种主要用于聚类的无监督式算法。在 K-means 聚类中，它只需要一组无标签点和一个阈值。该算法进一步接受无标签数据，并通过计算不同无标签点之间的距离的平均值来学习如何将它们聚类成组。

10) 机器学习中有哪些不同类型的算法方法？

机器学习中不同类型的算法方法包括：

• 监督式学习
• 半监督学习
• 无监督式学习
• 迁移
• 强化学习

11) 你对强化学习技术有什么理解？

强化学习是机器学习中的一种算法技术。它涉及一个代理，该代理通过产生动作并发现错误或奖励来与其环境进行交互。强化学习被不同的软件和机器用于寻找在特定情况下应遵循的最佳行为或路径。它通常根据其执行的每个动作所获得的奖励或惩罚来学习。

12) 偏差和方差之间有什么权衡？

偏差和方差都是误差。偏差是由于学习算法中存在的错误或过于简化的假设所导致的误差。它可能导致模型欠拟合数据，使其难以获得高预测精度，并且难以将知识从训练集推广到测试集。

方差是由于学习算法过于复杂而导致的误差。它导致算法对训练数据的高程度变化高度敏感，这可能导致模型过拟合数据。

为了最优地减少误差数量，我们需要权衡偏差和方差。

13) 分类和回归有何不同？

14) 我们在机器学习中使用的五个流行算法是什么？

五个流行算法是：

• 决策树
• 概率网络
• 神经网络
• 支持向量机
• 近邻

15) 你对集成学习有什么理解？

集成学习是指策略性地构建和组合多个模型（如分类器）来解决特定的计算程序。集成方法也称为基于委员会的学习或多分类器系统学习。它训练各种假设来解决同一个问题。集成建模的一个最合适的例子是随机森林树，其中使用多个决策树来预测结果。它用于提高模型的分类、函数逼近、预测等能力。

16) 机器学习中的模型选择是什么？

在多个数学模型中选择模型的过程，这些模型用于定义相同的数据，这称为模型选择。模型学习应用于统计学、数据挖掘和机器学习领域。

17) 构建机器学习模型或假设的三个阶段是什么？

构建机器学习模型或假设有三个阶段：

• 模型构建
  它选择适合模型的算法，并根据问题的要求对其进行训练。
• 应用模型
  它负责通过测试数据检查模型的准确性。
• 模型测试
  它在测试后执行必要的更改并应用最终模型。

18) 在你看来，监督学习的标准方法是什么？

在监督学习中，标准方法是将示例集分割为训练集和测试集。

19) 描述“训练集”和“测试集”。

在机器学习的各种信息领域，用于发现潜在预测关系的数据集被称为“训练集”。训练集是提供给学习者的示例。此外，“测试集”用于测试学习者生成的假设的准确性。它是从学习者那里保留下来的实例集。因此，训练集与测试集是不同的。

20) 处理数据集中缺失数据的常见方法有哪些？

缺失数据是在处理和处理数据时的一个标准因素。它被认为是数据分析师面临的最大挑战之一。有许多方法可以插补缺失值。处理数据集中缺失数据的常见方法包括删除行、替换为均值/中位数/众数、预测缺失值、分配唯一类别、使用支持缺失值的算法等。

21) 你对 ILP 有什么理解？

ILP 代表归纳逻辑编程。它是机器学习的一部分，使用逻辑编程。它旨在搜索数据中的模式，这些模式可用于构建预测模型。在此过程中，逻辑程序被假定为假设。

22) 机器学习项目需要哪些必要的步骤？

在进行机器学习项目以获得良好工作模型时，我们需要遵循几个重要步骤。这些步骤可能包括参数调整、数据准备、数据收集、模型训练、模型评估和预测等。

23) 描述精确率和召回率？

精确率和召回率都是用于信息检索领域以衡量信息检索系统根据用户请求检索相关数据的优劣的度量。

精确率可以称为阳性预测值。它是接收到的实例中相关实例的比例。

另一方面，召回率是检索到的相关实例占相关实例总数的比例。召回率也称为敏感度。

24) 你对机器学习中的决策树有什么理解？

决策树可以定义为监督式机器学习，其中数据根据特定参数不断分割。它构建分类或回归模型，就像树结构一样，随着决策树的发展，数据集被分解成越来越小的子集。树可以由两个实体定义，即决策节点和叶节点。叶节点是决策或结果，决策节点是数据被分割的地方。决策树可以处理分类和数值数据。

25) 监督学习的功能有哪些？

• 分类
• 语音识别
• 回归
• 预测时间序列
• 注释字符串

26) 无监督学习的功能有哪些？

• 查找数据簇
• 查找数据的低维表示
• 查找有趣的数据方向
• 查找新颖的观察/数据库清理
• 查找有趣的坐标和相关性

27) 你对独立于算法的机器学习有什么理解？

独立于算法的机器学习可以定义为机器学习，其中数学基础独立于任何特定的分类器或学习算法。

28) 描述机器学习中的分类器。

分类器是假设或离散值函数的一种情况，用于为特定数据点分配类别标签。它是一个系统，输入离散或连续特征值的向量，并输出单个离散值（类别）。

29) 你对遗传编程有什么理解？

遗传编程 (GP) 几乎与进化算法相似，进化算法是机器学习的一个子集。遗传编程软件系统实现一种算法，该算法使用随机变异、适应度函数、交叉和多代进化来解决用户定义的任务。遗传编程模型基于测试和选择一组结果中的最佳选项。

30) SVM 在机器学习中是什么？SVM 可以处理哪些分类方法？

SVM 代表支持向量机。SVM 是监督式学习模型，具有相关的学习算法，用于分析用于分类和回归分析的数据。

SVM 可以处理的分类方法是：

• 组合二元分类器
• 修改二元分类器以包含多类学习

31) 如何解释链表和数组？

数组是一种在几乎所有现代编程语言中都被广泛实现为默认类型的数据类型。它用于存储相同类型的数据。

但是，在许多我们不知道要存储的数据数量的情况下，需要高级数据结构，而链表就是其中一种数据结构。

以下几点解释了链表与数组的区别：

32) 你对混淆矩阵有什么理解？

混淆矩阵是一个表格，用于总结分类算法的性能。它也称为误差矩阵。

其中，

TN= 真负
TP= 真阳
FN= 假负
FP= 假阳

33) 用一个例子解释混淆矩阵中的真阳、真负、假阳和假负。

• 真阳
  当模型正确预测阳性类别时，称为真阳。
  例如，裁判在击球手未出局时判其未出局。
• 真负
  当模型正确预测阴性类别时，称为真负。
  例如，裁判在击球手出局时判其出局。
• 假阳
  当模型错误地预测阳性类别时，称为假阳。它也称为“第一类”错误。
  例如，裁判在击球手出局时判其未出局。
• 假负
  当模型错误地预测阴性类别时，称为假负。它也称为“第二类”错误。
  例如，裁判在击球手未出局时判其出局。

34) 在你看来，模型准确性和模型性能之间，哪个更重要？

模型准确性是模型性能的一个子集。模型的准确性与模型的性能成正比。因此，模型性能越好，预测越准确。

35) 什么是 Bagging 和 Boosting？

• Bagging 是集成学习中的一种过程，用于改进不稳定的估计或分类方案。
• Boosting 方法按顺序用于减少组合模型的偏差。

36) Bagging 和 Boosting 在机器学习中有哪些相似之处和不同之处？

Bagging 和 Boosting 的相似之处

• 它们都是集成方法，从 1 个学习器获得 N 个学习器。
• 它们都通过随机抽样生成多个训练数据集。
• 它们都通过取 N 个学习器的平均值来生成最终结果。
• 它们都减少方差并提供更高的可扩展性。

Bagging 和 Boosting 的区别

• 尽管它们是独立构建的，但对于 Bagging，Boosting 尝试添加在先前模型失败的地方表现良好的新模型。
• 只有 Boosting 确定数据的权重，以使更有利于最困难的案例。
• 只有 Boosting 试图减少偏差。相反，Bagging 可以解决过拟合问题，而 Boosting 可能会增加它。

37) 你对分群抽样有什么理解？

分群抽样是一种在定义的总体中随机选择完整组的过程，这些组具有相似的特征。分群样本是一种概率，其中每个抽样单位是元素的集合或群集。

例如，如果我们正在对一组公司中经理的总数进行分群，在这种情况下，经理（样本）将代表元素，公司将代表群集。

38) 你对贝叶斯网络有什么了解？

贝叶斯网络也称为“信念网络”或“因果网络”，用于表示一组变量之间概率关系的图形模型。

例如，贝叶斯网络可用于表示疾病和症状之间的概率关系。根据症状，该网络还可以计算各种疾病存在的概率。

高效的算法可以在贝叶斯网络中执行推理或学习。关联变量（例如语音信号或蛋白质序列）的贝叶斯网络称为动态贝叶斯网络。

39) 贝叶斯逻辑程序的两个组成部分是什么？

贝叶斯逻辑程序由两个组成部分构成：

• 逻辑
  它包含一组贝叶斯子句，这些子句捕获了域的定性结构。
• 定量
  它用于编码有关域的定量信息。

40) 描述机器学习中的降维。

降维是用于减少考虑的随机变量数量的过程。

降维可分为特征选择和特征提取。

41) 为什么基于实例的学习算法有时被称为懒惰学习算法？

在机器学习中，懒惰学习可被描述为一种方法，在该方法中，归纳和泛化过程被推迟到执行分类为止。由于同样的属性，基于实例的学习算法有时被称为懒惰学习算法。

42) 你对 F1 分数有什么理解？

F1 分数代表对模型性能的度量。它被称为模型的精确率和召回率的加权平均值。结果趋近于1被认为是最好的，而趋近于0被认为是最好的。它可用于分类测试，其中真负不那么重要。

43) 决策树如何剪枝？

当移除可能具有较弱预测能力的树枝以降低模型复杂度并提高决策树模型的预测准确性时，称为对决策树进行剪枝。剪枝可以自下而上和自上而下进行，方法包括减少误差剪枝和成本复杂度剪枝。

减少误差剪枝是最简单的版本，它替换每个节点。如果它无法降低预测准确性，则应进行剪枝。但是，它通常会非常接近优化最大准确性的方法。

44) 推荐系统是什么？

推荐系统是信息过滤系统的一个子目录。它预测用户对产品的偏好或排名。根据偏好，它向用户提供类似的推荐。推荐系统广泛用于电影、新闻、研究文章、产品、社交技巧、音乐等。

45) 你对欠拟合有什么理解？

欠拟合是我们同时在训练集和测试集中存在低误差时出现的问题。有些算法在解释方面表现更好，但在预测方面表现不佳。

46) 在机器学习中，何时需要正则化？

当模型开始过拟合/欠拟合时，正则化是必要的。它是一个成本项，用于将更多特征带入目标函数。因此，它试图将许多变量的系数推向零并减少成本项。它有助于降低模型复杂度，以便模型能够更好地进行预测（泛化）。

47) 什么是正则化？正则化可以解决哪类问题？

正则化是一种回归形式，它约束/正则化或收缩系数估计值使其趋近于零。换句话说，它会阻止学习更复杂或更灵活的模型，以避免过拟合的风险。它在不显著增加偏差的情况下降低模型的方差。

正则化用于解决过拟合问题，因为它通过添加 L1（LASSO）或 L2（Ridge）范数权重向量 w 的倍数来惩罚损失函数。

48) 为什么我们需要将分类变量转换为因子？用于执行转换的函数有哪些？

大多数机器学习算法需要数字作为输入。这就是为什么我们将分类值转换为因子以获得数值。我们也不必处理虚拟变量。

factor() 和 as.factor() 函数用于将变量转换为因子。

49) 你认为将分类变量视为连续变量会产生更好的预测模型吗？

对于更好的预测模型，只有当变量是顺序性质的时，才能将分类变量视为连续变量。

50) 机器学习在日常生活中是如何使用的？

大多数人已经在日常生活中使用机器学习。假设您正在使用互联网，您实际上是通过搜索来表达您的喜好、喜欢和不喜欢。所有这些信息都会被您计算机上的 Cookie 捕获，然后根据这些信息评估用户的行为。这有助于提高用户在互联网上的进展，并提供类似的建议。

导航系统也可以被视为我们使用机器学习通过优化技术计算两地之间距离的一个例子。毫无疑问，在不久的将来，人们将更多地参与机器学习。