机器学习算法岗面试知识.pdf
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【机器学习面试题】 在机器学习领域,面试中常见的问题涵盖了基础理论、算法理解、实践经验以及项目案例。例如,面试者可能会被问到关于数据增强的技术,如Color Jittering,它通过改变图像的亮度、饱和度和对比度来扩充训练数据。PCA Jittering则是通过对RGB通道的统计特性进行分析,进行特征空间的扰动。此外,还有Random Scale(尺度变换)、Random Crop(随机裁剪)、Horizontal/Vertical Flip(水平/垂直翻转)、Shift(平移变换)、Rotation/Reflection(旋转/仿射变换)、Noise(高斯噪声、模糊处理)以及Label shuffle(类别不平衡数据的增广)等方法。 逻辑斯蒂回归模型是面试中的重要话题。它是一种线性模型,用于分类问题。模型的输出是连续的,但通过sigmoid函数转化为0到1之间的概率值。当线性函数的值趋近正无穷,概率趋近1,表示属于某一类的可能性很大;反之,若线性函数的值趋近负无穷,概率趋近0,表示属于另一类的可能性较大。 数据分布的理解也是面试中的关键,例如伯努利分布和二项分布。伯努利分布常用于描述只有两种可能结果的随机试验,如抛硬币;二项分布则是在独立重复伯努利试验中成功次数的概率分布。 K-means聚类算法经常会被提及。其时间复杂度为O(NKT),其中N是数据点数量,K是聚类中心的数量,T是迭代次数。然而,K-means对初始中心的选择很敏感,且只能处理球形的簇,对噪声和异常值敏感。因此,面试中可能会讨论如何选择合适的距离函数,如曼哈顿距离、平方欧几里得距离、余弦相似度或者Bregman散度,以及对应的质心计算方式,如均值或中位数。 误差与偏差的概念在面试中也是不可或缺的。误差是预测值与真实值的差异,而偏差则是模型预测的期望值与真实值的差距。这两个概念在评估模型性能时非常重要。 Logistic回归是二分类问题的常用方法。它通过构建线性模型并使用sigmoid函数将线性组合转换为概率。面试中可能涉及二项逻辑回归模型的条件概率、对数几率、交叉熵损失函数的优化以及如何利用学到的参数进行分类决策。对于多分类问题,面试者可能需要了解多项逻辑回归模型。 以上内容仅是机器学习面试准备的一部分,全面的面试准备还需要深入理解其他算法,如SVM、决策树、神经网络等,以及掌握模型评估、调参技巧和实际项目经验。在面试前,充分准备和实践这些知识将极大地提高面试成功的可能性。
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- 爱妮喵喵喵2022-10-18很实用哇!!!!而且没有拿选择题来凑
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