机器学习面精彩试题目.pdf

【机器学习面试知识点详解】 1. 有监督学习与无监督学习： 有监督学习是一种利用带有标签的训练样本进行学习的方法，目的是对未知数据进行分类或预测，如逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、反向传播（BP）、随机森林（RF）和梯度提升决策树（GBDT）。无监督学习则是对未标记数据进行学习，通过发现数据内部的结构或模式，例如K-means聚类和深度学习（DL）。 2. 正则化： 正则化是防止过拟合的一种策略，它在经验风险最小化的基础上添加了一个模型复杂度的惩罚项，这个惩罚项通常与模型参数的范数有关。正则化率用于平衡模型复杂度和经验风险。过高复杂度可能导致过拟合，即模型在训练集上表现优秀，但在测试集上表现较差。过拟合的原因包括样本不足、抽样不合理、模型过于复杂、噪声数据过多等。解决过拟合的方法包括增加样本、降维、使用验证集、模型剪枝、正则化（如L1和L2正则化）以及早停策略。 3. 泛化能力： 泛化能力是指模型对未见过的数据进行预测的能力。一个优秀的模型应该具有良好的泛化能力，能够在新数据上保持稳定的表现。 4. 生成模型与判别模型： 生成模型学习数据的联合概率分布P(X,Y)，然后推导出条件概率P(Y|X)，如朴素贝叶斯和K-means。生成模型可以揭示数据的潜在结构，但可能收敛速度较慢。判别模型直接学习决策函数Y=f(X)或条件概率P(Y|X)，如K近邻、决策树和SVM，其通常预测精度较高，但可能忽略数据的内在结构。 5. 线性分类器与非线性分类器： 线性分类器如逻辑回归、贝叶斯分类、单层感知机等适用于线性可分问题，速度较快，但可能无法处理复杂的非线性关系。非线性分类器如决策树、随机森林、梯度提升决策树和多层感知机可以处理非线性问题，但计算成本相对较高。 6. 大量特征与分类器选择： 当特征数量远大于样本数量时，选择线性分类器如LR，因为高维数据往往在低维子空间中线性可分。反之，如果特征数量较少，可能需要非线性分类器以应对可能的非线性关系。 7. 病态问题： 病态问题是指模型对微小输入变化非常敏感，导致预测结果大幅度变动。这可能表明模型过复杂或欠拟合，需要调整模型或采用正则化等方法。 8. L1与L2正则化： L1正则化通过L1范数（绝对值之和）使模型参数稀疏，适合特征选择。L2正则化通过L2范数（平方和的平方根）使参数接近于零，但不为零，适合特征平滑。选择哪种正则化取决于是否需要进行特征选择或保持所有特征。 9. 小特征与大量样本： 对于特征数量较少的情况，选择非线性分类器以处理可能存在的非线性关系。对于特征数量较大而样本数量接近的场景，线性模型如LR或线性核的SVM是合适的选择。 机器学习面试涉及的知识点广泛，涵盖监督与无监督学习、正则化、模型泛化、模型选择、特征处理等多个方面，理解并掌握这些概念对于面试和实际项目工作至关重要。