10個機器學習面試基礎問題

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在當今競爭激烈的就業市場中，擁有機器學習技能變得越來越有價值。各個行業的僱主都在尋找能夠利用機器學習演算法來推動業務增長和創新的專業人士。因此，機器學習求職面試變得更加嚴格和苛刻。

為了幫助你準備即將到來的機器學習面試，我們整理了10個機器學習面試基礎問題及其簡短答案。

10個機器學習面試基礎問題

以下是10個機器學習面試基礎問題：

無監督學習和監督學習有什麼區別？

監督學習是指使用標記資料訓練模型的過程，其中預期輸出是已知的。模型透過從提供的標記示例中獲取見解，學習將輸入變數與相應的輸出關聯起來的能力。

相反，無監督學習關注的是分析未標記資料並在資料中尋找模式或結構，而沒有任何預定的標籤。目標是在不依賴顯式輸出資訊的情況下發現隱藏的關係或分組。

解釋機器學習中梯度下降的概念。

梯度下降是一種廣泛使用的機器學習最佳化技術，旨在最小化模型的誤差或成本函式。它透過迭代調整模型的引數來執行，計算成本函式相對於這些引數的梯度。然後透過沿最陡下降方向移動來更新引數。透過重複迭代，演算法逐漸接近導致最低成本函式的最佳引數值，最終提高模型的準確性和擬合度。

什麼是機器學習中的維度災難？

維度災難指的是在處理涉及高維資料的機器學習任務時遇到的困難。隨著特徵或維數的增加，資料變得稀疏，虛假資料和例項之間距離的意義減小。因此，會面臨諸如過擬合、計算複雜性增加和泛化能力限制等挑戰。

為了解決維度災難，可以使用特徵選擇和降維等方法來提取相關資訊並減少所涉及的維數。透過這樣做，可以減輕高維度的負面影響。

機器學習中的分類和迴歸有什麼區別？

分類和迴歸都是監督學習任務的型別。在分類中，目標是根據輸入變數預測特定的類別或標籤。這是透過建立區分不同類別的決策邊界來實現的。相反，迴歸專注於預測連續數值作為輸出，例如預測房價或股票價格。

在迴歸模型中，目標是估計一個函式，該函式將輸入變數對映到連續輸出空間，從而能夠預測該範圍內的值。

什麼是機器學習中的過擬合概念，如何防止它？

過擬合是機器學習中一個常見問題，其中模型變得過於專門化於訓練資料，並且在新資料上的表現不佳。當模型不僅學習到潛在模式，還學習到訓練資料中存在的噪聲或隨機變化時，就會發生這種情況。

為了防止過擬合，可以使用以下幾種技術：

• 正則化− 正則化是在訓練期間向模型的目標函式新增懲罰項。此懲罰項阻止模型變得過於複雜或靈活。L1和L2正則化是常見的技術，它們將模型係數的絕對值或平方新增到目標函式中。

• 交叉驗證− 交叉驗證是一種用於評估模型在新資料上效能的技術。它不只依賴於訓練資料，而是將資料集分成多個子集。模型在一部分資料上進行訓練，並在剩餘子集上進行評估。此過程重複多次，平均效能用作模型泛化能力的估計。

• 提前停止− 提前停止是一種在訓練期間監控模型在驗證集上效能的技術。當模型在訓練資料上改進時，其在驗證集上的效能最初也會改進。但是，如果模型開始過擬合，則驗證集上的效能開始惡化。提前停止在此惡化被檢測到時停止訓練過程，防止模型過於專門化於訓練資料。

• 特徵選擇− 當模型在不相關或冗餘特徵上進行訓練時，也會發生過擬合。特徵選擇技術（例如選擇資訊量最大的特徵或使用降維方法）可以透過關注最相關的資訊來幫助減少過擬合。

• 增加訓練資料− 當訓練資料集較小時，更容易發生過擬合。透過增加訓練資料量，模型可以接觸到更廣泛的示例，並且可以學習更通用的模式，從而減少過擬合的可能性。

• 簡化模型架構− 具有大量引數的複雜模型更容易過擬合。簡化模型架構、減少層數或節點數或使用 dropout 等技術可以透過限制模型記憶訓練資料的能力來幫助防止過擬合。

ROC曲線和AUC在分類中的作用是什麼？

ROC（接收者操作特徵）曲線是直觀地表示二元分類器在調整分類閾值時效能如何的圖示。它說明了在不同的閾值下，真陽性率（靈敏度）和假陽性率（1 - 特異性）之間的平衡。

透過檢查ROC曲線，我們可以評估分類器的整體效能。ROC曲線下的面積（AUC）作為單個指標來衡量分類器的有效性。較高的AUC值表示分類器具有更好的判別能力，並且其預測更準確。

解釋機器學習中特徵工程的概念。

特徵工程是將原始資料轉換為機器學習演算法可以有效利用的格式的過程。其目標是從輸入變數中提取有意義的見解，並構建捕獲固有模式的新特徵。特徵工程包括各種技術，例如縮放、編碼分類變數、生成互動項、處理缺失資料和降維。精心設計的特徵會對機器學習模型的效能產生重大影響。

Bagging和Boosting整合方法有什麼區別？

Bagging和Boosting是整合學習中用於提高機器學習模型效能的方法。主要區別在於它們的訓練方法。Bagging，也稱為Bootstrap Aggregating，包括在訓練資料的不同子集上獨立訓練多個模型，通常透過有放回的重取樣。

最終預測是透過平均或投票每個單獨模型做出的預測來獲得的。另一方面，Boosting涉及以順序方式訓練弱模型，重點放在先前模型錯誤分類的例項上。每個後續模型旨在糾正其前輩所犯的錯誤，從而提高準確性。

什麼是精確率和召回率，它們與假陽性和假陰性概念有何關係？

精確率和召回率是用於評估分類任務的常用指標。精確率衡量的是正確預測的陽性例項（真陽性）與預測為陽性的所有例項（真陽性+假陽性）的比例。它評估模型準確識別真陽性的能力。

相反，召回率（也稱為靈敏度或真陽性率）衡量的是所有實際陽性例項（真陽性+假陰性）中正確預測的陽性例項（真陽性）的百分比。它表示模型正確識別所有陽性例項的能力。

K折交叉驗證是如何工作的，為什麼它是有益的？

K折交叉驗證是一種評估機器學習模型的效能和泛化能力的有價值的方法。其方法包括將資料集劃分為K個子集或折。使用K-1個折訓練模型，而其餘的折用作測試集。

這個迭代過程重複K次，每次迭代都將其中一個fold作為驗證集。透過平均每次迭代獲得的效能指標，可以得到更可靠的模型效能估計。K折交叉驗證有效地減輕了資料差異的影響，有助於評估不同的資料樣本，並提高預測的可靠性。

結論

總而言之，這十個基本的機器學習面試問題涵蓋了關鍵概念，例如機器學習的型別、過擬合和欠擬合、偏差-方差權衡、特徵選擇、分類和迴歸、交叉驗證、正則化、整合技術以及處理缺失資料。