2021年机器学习面试题目.docx

机器学习是现代信息技术领域的重要分支，它涉及到一系列复杂的算法和技术，用于从数据中学习并做出预测或决策。本文将深入探讨2021年机器学习面试中常见的几个关键知识点。 我们来看有监督学习和无监督学习的区别。有监督学习是基于标记的训练样本进行的，目的是对新的未见数据进行分类或回归。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）。相反，无监督学习则处理未标记的数据，旨在发现数据内部的结构或模式，如聚类（KMeans）和深度学习（DL）。 正则化是机器学习中防止过拟合的关键技术。它通过在目标函数中添加模型复杂度的惩罚项（如L1或L2范数）来平衡模型的复杂度和经验风险。正则化遵循奥卡姆剃刀原则，主张简单即是美，避免模型过于复杂而过拟合。过拟合发生在模型过于适应训练数据，导致在新数据上的泛化能力下降。过拟合的原因可能包括样本不足、样本偏差、模型复杂度过高或噪声数据过多。解决过拟合的方法包括增加样本量、降维、正则化、早停策略、模型剪枝和集成学习等。 交叉验证是评估模型性能的有效方法，通过分割数据进行多次训练和验证，以防止过度拟合和过早停止训练。泛化能力是指模型对未知数据的预测能力，是衡量模型好坏的重要标准。生成模型如朴素贝叶斯和K-means学习联合概率分布，而鉴别模型如k近邻、决策树和SVM直接学习决策边界，通常鉴别模型的预测精度更高。 线性分类器（如LR、贝叶斯分类和线性回归）和非线性分类器（如决策树、多层感知机和SVM）的区别在于它们能否处理线性可分问题。线性分类器运算速度快，但可能对复杂数据拟合不足，而非线性分类器虽然计算复杂，但能适应更广泛的数据分布。 当特征数量大于样本数量时，应选择线性分类器，因为高维数据可能线性可分；而在特征数量较少时，非线性分类器可能更适合，因为低维空间中可能存在非线性结构。选择L1或L2正则化主要取决于是否需要稀疏解（L1）或平滑解（L2），L1正则化常用于特征选择，而L2正则化则用于降低所有特征的权重。 参数较小的模型通常更简单，过拟合的可能性也较小。某些机器学习模型如逻辑回归和线性回归在训练时需要对数据取对数，这是因为对数变换可以稳定模型、改善数据的分布特性，同时有助于处理极端值和非正态分布的数据。 理解和掌握这些机器学习的基本概念和技巧对于在面试中脱颖而出至关重要，同时也为实际项目中的问题解决提供了理论基础。