機器學習 (ML) 面試問題及答案

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如果您正在準備機器學習 (ML) 面試，本指南提供了 50 多個 **機器學習面試問題及答案**，以及涵蓋從基礎到高階 ML 概念的詳細解釋。

這些 **ML 面試問題及答案** 對新手和經驗豐富的專業人士都有幫助。我們將這些問題分為以下類別：

• 基礎 ML 概念面試問題
• 中級 ML 面試問題
• 高階 ML 面試問題
• 問題解決與面向應用的 ML 面試問題

基礎機器學習面試問題及答案

1. 定義機器學習？

**機器學習** (ML) 是人工智慧的一個分支，它使用資料來尋找模式、進行預測或決策，無需顯式程式設計和高階演算法，使機器能夠像人類一樣學習和響應。機器學習是人工智慧的一個分支，它使系統能夠學習

2. 什麼是監督學習？

在 **監督學習** 中，模型使用帶標籤的資料集進行訓練。它是眾所周知的分類模型。一些關鍵的監督學習演算法包括線性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支援向量機 (SVM) 和 k近鄰 (KNN)。

3. 什麼是無監督學習？

使用未標記的資料集進行訓練的機器學習模型稱為無監督學習。在 **無監督學習** 中，演算法識別資料中的模式、結構或關係，而無需預定義的類別或標籤。常見的技術包括聚類、降維和異常檢測。

4. 什麼是過擬合？

**過擬合** 指模型從訓練資料中學習噪聲，導致對未見資料泛化能力差。因此，當模型在訓練資料上表現良好但在測試資料或新資料上表現不佳時；這種現象稱為過擬合。正則化、交叉驗證和剪枝是一些避免過擬合的可能解決方案。

5. 什麼是欠擬合？

欠擬合是指模型過於簡單，無法捕捉資料模式，無法找到資料集中輸入和輸出變數之間的關係，導致訓練集和測試集上的效能都較差。

6. 如何防止過擬合？

使用交叉驗證、正則化、提前停止和新增更多訓練資料等技術是防止過擬合最突出的方法。

7. 解釋克服 AI 模型過擬合的不同方法？

一些最常用的防止過擬合的技術包括交叉驗證、正則化、提前停止。這些技術的簡要描述如下：

• 交叉驗證 - 交叉驗證透過將資料劃分為多個子組，在每個子集上訓練模型，並在剩餘資料上驗證它來幫助防止過擬合，以確保它能夠很好地推廣到新資料。
• 正則化 - 正則化為了獲得更好的泛化能力而略微降低了訓練精度。它使用不同的策略來減少機器學習模型中的過擬合。
• 提前停止 - 提前停止透過在驗證集上的模型效能開始下降時停止訓練來防止過擬合，確保它不會從訓練資料中學習噪聲。

8. 什麼是偏差-方差權衡？

它是模型複雜度和準確度之間的平衡，其中高 **偏差** 導致欠擬合，而高方差導致過擬合。

9. 什麼是正則化？

**正則化** 為了獲得更好的泛化能力而略微降低了訓練精度。它使用不同的策略來減少機器學習模型中的過擬合。正則化向損失函式新增懲罰項以降低模型複雜度，有助於防止過擬合（例如，L1、L2 正則化）。

10. L1 和 L2 正則化有什麼區別？

L1 正則化，也稱為 Lasso 正則化，向損失函式新增模型係數的絕對值懲罰。它促進了稀疏性。L2 正則化，也稱為 Ridge 正則化，向損失函式新增模型係數的平方懲罰。它平滑地減少了較大的權重。

11. 機器學習中的維度災難是什麼？

**維度災難** 指的是，隨著資料集中維度或特徵數量的增加，資料空間呈指數級擴充套件。這種擴充套件導致資料變得稀疏，使得有效分析變得更加困難。

12. 為什麼特徵縮放在機器學習中很重要？

特徵縮放是機器學習中一個重要的預處理步驟，它包括將數值特徵轉換為通用尺度。它對準確和高效的模型訓練和效能有很大貢獻。縮放策略試圖規範化特徵的範圍、分佈和大小，減少由其值差異引起的任何偏差和不一致。總的來說，特徵縮放標準化資料，提高了基於梯度的模型和基於距離的演算法的收斂性。

13. 什麼是歸一化？

歸一化是特徵縮放的一個關鍵組成部分，是一種資料準備技術，用於標準化資料集中特徵的值並將其帶到相似的尺度。這種方法透過減少不同大小對機器學習模型的影響來提高資料分析和建模的準確性。它可以使用以下公式衡量：

$$\mathrm{X' \: = \: \frac{X \: - \: X_{min}}{X_{max} \: - \: X_{min}}}$$

14. 什麼是標準化？

標準化是一種特徵縮放方法，其中值以均值為中心並具有單位標準差。這意味著屬性的均值變為零，導致分佈具有單位標準差。它可以使用以下公式衡量：

$$\mathrm{X' \: = \: \frac{X \: - \: \mu}{\sigma}}$$

這裡，μ是特徵值的均值，σ是特徵值的標準差。

15. 歸一化和標準化有什麼區別？

歸一化透過修改每個特徵的最小值和最大值將資料調整到指定的範圍，通常為 [0, 1]。當特徵具有不同大小並使用基於距離的技術時，它是有益的，而標準化將資料轉換為具有零均值和一個標準差。它保留了原始分佈的形式，通常在特徵具有多個維度或資料遵循高斯（正態）分佈時使用。

16. 什麼是特徵選擇？

**特徵選擇** 是從資料集中選擇最相關特徵的過程，以提高模型效能、減少過擬合和降低計算成本。它允許模型專注於相關的輸入變數，從而提高機器學習任務的準確性和效率。特徵選擇識別最重要的特徵，減少模型複雜度並可能提高效能。

17. 什麼是 PCA？

**主成分分析** (PCA) 是一種降維技術，它將資料轉換為捕獲最大方差的成分。PCA 不僅降低了維度，還捕獲了大部分資料的方差。它經常用於簡化複雜資料集、減少噪聲和提高機器學習應用程式的計算效率。

18. 什麼是交叉驗證？

交叉驗證是一種評估機器學習模型效能的策略，它涉及將資料集分成多個子集，在其中一些子集上訓練模型，並在其他子集上測試模型。這透過允許在多個數據分割中進行更可靠的評估來提高模型的泛化能力並降低過擬合。

19. 什麼是插補？

在機器學習中，插補是指用替換值（例如均值、中位數、眾數或基於其他屬性的預測）替換資料集中缺失或不完整的值的過程。這有助於維護資料集的完整性，允許模型在整個資料上學習，而不會因缺失元素而產生偏差。

20. 如何處理不平衡資料？

為了處理機器學習中不平衡的資料，您可以使用重取樣、合成數據生成（SMOTE）或成本敏感學習等技術來處理不平衡資料集。效能指標也適用於不平衡資料，例如F1分數、精確率-召回率或AUC-ROC。

21. 什麼是資料增強？

資料增強是一種機器學習技術，透過引入旋轉、翻轉或噪聲等修改來增加訓練資料的變化，從而增加訓練資料。這透過允許模型從各種資料中學習魯棒特徵來提高模型泛化能力，尤其是在影像和自然語言處理應用中。

22. 定義多重共線性。

在迴歸模型中，當兩個或多個自變數之間存在很強的相關性時，使得難以評估每個自變數對因變數的影響，這被稱為多重共線性。

23. 什麼是一熱編碼？

一熱編碼是一種將分類資料描述為數值向量的的方法，其中每個不同的類別由一個二進位制數字（如0和1）表示；其中1表示存在，0表示不存在。它是處理機器學習中分類資料的一種常見方法。

24. 為什麼資料清洗對於機器學習模型至關重要？

資料清洗是一個從資料集中糾正或刪除不準確、損壞、格式錯誤、重複或不完整資料的過程。如果資料不準確，即使結果和演算法以正確的形式出現，它們也是不可信的。資料清洗至關重要，因為它提供資料集的一致性，並允許您從對其執行的分析中獲得可信的結果。

25. 資料清洗和資料轉換之間有什麼區別？

資料清洗是一個查詢和修復或刪除原始資料中的缺陷、不一致和不準確性的過程，以確保其準確性和完整性。另一方面，資料轉換是指將資料從一種格式或結構更改為另一種格式或結構，通常是為了準備分析或使其與多個系統相容。

機器學習中級面試問題及答案

26. 什麼是線性迴歸？

線性迴歸是一種統計方法，用於透過將線性方程擬合到觀察資料來找到因變數和一個或多個自變數之間的關係。

27. 什麼是邏輯迴歸？

邏輯迴歸是一種分類演算法，使用邏輯函式預測機率。它根據給定的自變數資料估計事件發生的機率，例如事件的成功或失敗。

28. 分類和迴歸有什麼區別？

分類是預測離散標籤或類別的過程，例如檢測電子郵件是垃圾郵件還是非垃圾郵件，併產生分類結果。另一方面，迴歸預測連續值，例如預測房屋或股票價格，並輸出數值結果。分類預測離散標籤，而回歸預測連續值。總的來說，分類是關於分配標籤，而回歸是關於預測值。

29. 定義決策樹。

決策樹是一種用於分類和迴歸的非引數監督學習技術。它根據特徵值將資料劃分為分支，並進行預測或分類。它具有分層樹結構，包括根節點、分支、內部節點和葉子節點。每個節點代表一個決策點，根據最佳特徵分割資料，每個分支都導致更多分割，直到到達葉子節點，葉子節點產生預測或結果。

30. 什麼是隨機森林？

隨機森林是一種機器學習演算法，在訓練過程中構建多個決策樹，並將它們的輸出結合起來以提高準確性並減少過擬合。森林中的每棵樹都訓練於資料的隨機子集上，並在每次分割時選擇隨機特徵，從而使整合能夠捕獲不同的模式。最終預測是透過對所有樹的平均值（對於迴歸）或投票（對於分類）來進行的。

31. 什麼是梯度提升？

梯度提升是一種整合機器學習技術，它結合了多個弱學習器（通常是決策樹）的預測，以形成強大的預測模型。它以順序方式建立模型，每個新模型都試圖透過最小化損失函式的梯度來糾正錯誤。

32. 什麼是K均值聚類？

K均值聚類是一種無監督機器學習方法，它根據特徵相似性將資料劃分為k個不同的組或聚類。它迭代地將資料點分配到聚類中，透過減少每個點與其聚類中心之間的距離，然後更新中心，直到聚類穩定。

33. 什麼是K近鄰（KNN）？

K近鄰（KNN）是一種用於分類和迴歸的監督機器學習技術。它根據特徵空間中“k”個最近資料點的多數標籤對資料點進行分類，然後透過將新的事件與以前已知的事件進行比較來進行預測。“k”的選擇和距離度量會影響其準確性。

34. 什麼是樸素貝葉斯？

樸素貝葉斯是一種基於貝葉斯定理的機率機器學習技術。它意味著特徵彼此獨立，並且由於其效率和在大型資料集上的效能而被廣泛用於分類任務，例如垃圾郵件檢測和情感分析。

35. 什麼是支援向量機（SVM）？

支援向量機（SVM）是一種用於分類和迴歸的監督機器學習技術。它的工作原理是確定最佳超平面，該超平面以最大間隔分離來自不同類的類資料點。SVM在高維空間中非常有效，並且類之間存在清晰的分離。

機器學習高階面試問題及答案

36. 什麼是神經網路？

神經網路是一種深度學習模型，模仿人類大腦和神經系統。它主要由節點或人工神經元以及三層組成——輸入層、一個或多個隱藏層和一個輸出層。

37. 定義深度神經網路？

深度神經網路（DNN）是一種人工神經網路，包括多層相互連線的節點（神經元），每個節點都學習從輸入資料中提取越來越複雜的特徵。它是深度學習中重要的架構，因為它使模型能夠自動學習模式並從大型資料集中進行預測。

38. 什麼是啟用函式？

啟用函式決定了當資訊流過網路的層時哪些神經元會被觸發。它是神經網路的一個重要組成部分，使它們能夠學習資料中的複雜模式。神經網路中一些最流行和最常用的啟用函式是ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh和Softmax。

39. 定義反向傳播。

反向傳播是一種最佳化神經網路的深度學習技術。使用鏈式法則計算損失函式相對於每個權重的梯度，然後沿最小化損失的方向調整權重。此過程在整個訓練過程中迭代重複，以提高模型的準確性。

40. 什麼是卷積神經網路（CNN）？

卷積神經網路（CNN）是一種深度學習模型，它對影像相關資料集非常有效。它由自動使用卷積濾波器識別特徵的層組成，然後是池化層以降低維數，以及用於分類或迴歸的全連線層。

41. 什麼是迴圈神經網路（RNN）？

RNN透過保留先前步驟的資訊來處理順序資料，這在時間序列和NLP中很有用。迴圈神經網路（RNN）是一種透過使用內部狀態跟蹤先前輸入來處理順序資料的神經網路型別。它在需要資料排序的應用中尤其有用，例如時間序列預測、自然語言處理和語音識別。

42. 什麼是神經網路中的過擬合？

當模型在訓練資料上表現良好，但在測試資料或新資料上表現不佳時，就會發生這種情況，這被稱為過擬合。一些可能的解決方案來避免過擬合包括正則化、交叉驗證和剪枝。

43. 什麼是Dropout？

Dropout是一種深度學習正則化方法，在訓練期間以特定機率隨機丟棄選定的神經元。這有助於防止過擬合，因為網路被迫學習冗餘表示，從而導致更好的泛化到新資料。

44. 什麼是批歸一化？

批歸一化是一種深度學習方法，用於透過修改和縮放啟用來歸一化神經網路中每一層的輸入。它透過最小化內部協變數偏移來提高訓練速度、穩定性和效能，從而在訓練期間產生更恆定的梯度流。

45. 什麼是GAN（生成對抗網路）？

生成對抗網路（GAN）是一種深度學習模型，由兩個神經網路組成，一個生成器和一個判別器。生成器生成虛假資料，而判別器試圖區分真實資料和虛假資料。這兩個網路相互競爭並相互改進，直到生成器產生準確的資料。

機器學習問題解決與應用導向面試問題及答案

46. 什麼是模型部署？

模型部署 在機器學習中，是指將訓練好的模型整合到實際場景中，根據新資料進行即時預測或決策的過程。這包括準備模型以供使用、確保可擴充套件性以及隨著時間的推移監控其效能。

47. 什麼是超引數調整？

在機器學習中，超引數調整是指確定模型的理想超引數組合（設定或配置）以最佳化效能的過程。它涉及嘗試學習率、批大小和正則化強度等超引數的不同值，通常使用網格搜尋或隨機搜尋等技術。

48. 什麼是網格搜尋？

網格搜尋 是一種機器學習中的超引數最佳化策略，它在預定義的超引數組合集上訓練和評估模型。它系統地搜尋所有可能的超引數組合，以根據效能指標確定最佳配置。

49. 什麼是隨機搜尋？

隨機搜尋是一種超引數最佳化策略，它從預定的搜尋空間中隨機選擇超引數組合。它常用於機器學習中確定最佳模型配置，尤其是在搜尋空間很大且網格搜尋計算成本很高的情況下。

50. 什麼是整合方法？

整合方法結合多個模型以提高準確性和魯棒性（例如，Bagging，Boosting）。