2021年机器学习面试题目.pdf

机器学习是现代信息技术领域的重要分支，它涉及到一系列的算法和技术，用于从数据中学习规律并进行预测或决策。以下是对2021年机器学习面试题目的解析，涵盖了多个核心概念： 1. **有监督学习与无监督学习的区别**： - 有监督学习：依赖带有标签的训练数据，目标是学习一个函数，使新数据点能够被正确分类或预测。常见的有监督学习算法包括逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、反向传播神经网络（BP）、随机森林（RF）和梯度提升决策树（GBDT）。 - 无监督学习：在无标签数据上进行，旨在发现数据的内在结构或模式。常见的无监督学习算法有K-means聚类和深度学习（DL）。 2. **正则化**： - 正则化是一种防止过拟合的技术，通过在损失函数中添加模型复杂度（通常是参数的范数）作为惩罚项，限制模型的自由度。L1正则化常导致稀疏解，使部分参数变为0，而L2正则化则使所有参数趋于较小的非零值。正则化的选择取决于特征的重要性及对稀疏性的需求。 3. **过拟合及其解决方法**： - 过拟合发生时，模型过于复杂，对训练数据拟合得过于完美，导致在未见过的数据上表现不佳。过拟合可能由样本不足、抽样不均衡、模型复杂度过高或训练过度引起。解决过拟合的策略包括增加样本量、特征降维、正则化、数据清洗、模型融合以及早停策略。 4. **交叉验证**： - 交叉验证是一种评估模型性能的方法，通过将数据划分为若干子集，轮流将其中一个子集作为测试集，其余作为训练集，从而减少模型在特定数据上的偏差，提高泛化能力。 5. **泛化能力**： - 泛化能力衡量模型在未见过的数据上的预测能力，是评估模型好坏的关键标准。 6. **生成模型与鉴别模型**： - 生成模型学习数据的联合概率分布，然后推导条件概率分布，如朴素贝叶斯和K-means。它们能恢复联合分布，收敛快，可处理隐藏变量。 - 鉴别模型直接学习决策函数或条件概率分布，如k近邻、决策树和SVM，它们通常有较高的精度，直接处理预测任务。 7. **线性分类器与非线性分类器**： - 线性分类器如逻辑回归、线性SVM等适用于线性可分的数据，计算速度快，但可能对非线性关系拟合不佳。 - 非线性分类器如决策树、随机森林、GBDT和多层感知机能处理非线性关系，但可能需要更多的计算资源。 8. **特征数量与分类器选择**： - 当特征数量大于样本数量时，线性分类器（如LR）可能是优选，因为高维数据可能线性可分。 - 特征数量少时，非线性分类器可能更合适，因为低维空间可能存在非线性关系。 9. **病态问题（ill-conditioned problem）**： - 病态问题是模型对微小输入变化非常敏感，可能导致预测结果大幅度变动。这通常发生在特征之间高度相关或数据噪声大的情况下。 10. **L1和L2正则化**： - L1正则化产生稀疏解，适合特征选择。 - L2正则化使参数接近0，但不为0，适用于所有特征可能都重要的情况。 11. **参数量与模型复杂度**： - 参数量小的模型更简单，不易过拟合，但在复杂数据集上可能拟合不足。 12. **数据归一化**： - 对数据进行归一化或标准化是为了消除特征之间的尺度差异，使得不同特征在模型训练中具有平等的重要性，有助于优化过程的稳定性和模型的准确性。 以上知识涵盖了机器学习面试中的一些常见问题，包括基础概念、模型选择、优化方法和防止过拟合的策略。理解和掌握这些知识点对于从事机器学习工作的人来说至关重要。