史上最全的机器学习面试题-机器学习爱好者必看 (2).pdf
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2022-06-14
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1。什么是机器学习
机器学习是为了应对系统程序设计，属于计算机科学类的学科，它能根据经验
进行自动学习和提高。例如：一个由程序操纵的机器人，它能根据从传感器搜集到
的数据，完成一系列的任务和工作。它能根据数据自动地学习应用程序。
2。机器学习与数据挖掘的区别
机器语言是指在没有明确的程序指令的情况下，给予计算机学习能力,使它能
自主的学习、设计和扩展相关算法.数据挖掘则是一种从非结构化数据里面提取知
识或者未知的、人们感兴趣的图片.在这个过程中应用了机器学习算法。
3.什么是机器学习的过度拟合现象
在机器学习中，当一个统计模型首先描述随机误差或噪声，而不是自身的基本
关系时,过度拟合就会出现。当一个模型是过于复杂,过拟合通常容易被发现，因为
相对于训练数据类型的数量，参数的数量过于五花八门。那么这个模型由于过度拟
合而效果不佳。
4。过度拟合产生的原因
由于用于训练模型的标准并不等同于判断模型效率的标准，这导致了产生过度
拟合的可能性.
5.如何避免过度拟合
当你使用较小的数据集进行机器学习时，容易产生过度拟合,因此使用较大的
数据量能避免过度拟合现象.但是，当你不得不使用小型数据集进行建模时，可以
使用被称为交叉验证的技术。在这种方法中数据集被分成两节,测试和训练数据
集，测试数据集只测试模型，而在训练数据集中，数据点被用来建模。
在该技术中,一个模型通常是被给定有先验知识的数据集（训练数据集）进行
训练，没有先验知识的数据集进行测试.交叉验证的思想是：在训练阶段，定义一
个数据集用来测试模型。
6.什么是感应式的机器学习？
感应机器学习涉及由实践进行学习的过程,能从一组可观测到的例子的尝试推
导出普遍性规则。
7。什么是机器学习的五个流行的算法？
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