BAT题库机器学习面试1000题系列(第211~215题)
最新最全的机器学习面试题及答案汇总
最新最全的机器学习⾯试题及答案汇总⼈⼯智能的出现，将机器学习推向了顶峰，机器学习成为⼀门过硬的技术，从事⼈⼯智能职业，要过⼀⼤⾯试关就是机器学习，掌握了机器学习才能更好的发挥出潜能，作为⼈⼯智能⼯程师，如何快速通关呢?下⾯IT培训⽹盘点机器学习⾯试题，并附上答案。
机器学习⾯试题有答案汇总Q1. 在回归模型中，下列哪⼀项在权衡⽋拟合(under-fitting)和过拟合(over-fitting)中影响最⼤?A. 多项式阶数B. 更新权重 w 时，使⽤的是矩阵求逆还是梯度下降C. 使⽤常数项答案：A解析：选择合适的多项式阶数⾮常重要。
如果阶数过⼤，模型就会更加复杂，容易发⽣过拟合;如果阶数较⼩，模型就会过于简单，容易发⽣⽋拟合。
如果有对过拟合和⽋拟合概念不清楚的，见下图所⽰：Q2. 假设你有以下数据：输⼊和输出都只有⼀个变量。
使⽤线性回归模型(y=wx+b)来拟合数据。
那么使⽤留⼀法(Leave-One Out)交叉验证得到的均⽅误差是多少?A. 10/27B. 39/27C. 49/27D. 55/27答案：C解析：留⼀法，简单来说就是假设有 N 个样本，将每⼀个样本作为测试样本，其它 N-1 个样本作为训练样本。
这样得到 N 个分类器，N 个测试结果。
⽤这 N个结果的平均值来衡量模型的性能。
对于该题，我们先画出 3 个样本点的坐标：使⽤两个点进⾏线性拟合，分成三种情况，如下图所⽰：第⼀种情况下，回归模型是 y = 2，误差 E1 = 1。
第⼆种情况下，回归模型是 y = -x + 4，误差 E2 = 2。
第三种情况下，回归模型是 y = -1/3x + 2,误差 E3 = 2/3。
则总的均⽅误差为：Q3. 下列关于极⼤似然估计(Maximum Likelihood Estimate，MLE)，说法正确的是(多选)?A. MLE 可能并不存在B. MLE 总是存在C. 如果 MLE 存在，那么它的解可能不是唯⼀的D. 如果 MLE 存在，那么它的解⼀定是唯⼀的答案：AC解析：如果极⼤似然函数 L(θ) 在极⼤值处不连续，⼀阶导数不存在，则 MLE 不存在，如下图所⽰：另⼀种情况是 MLE 并不唯⼀，极⼤值对应两个θ。
机器学习工程师常见面试题
机器学习工程师常见面试题在当今科技飞速发展的时代，机器学习领域正展现出前所未有的活力和潜力。
对于想要踏入这一领域，成为机器学习工程师的求职者来说，面试是关键的一步。
而了解常见的面试题，做好充分的准备，无疑能增加成功的几率。
下面就为大家介绍一些机器学习工程师常见的面试题。
一、基础理论知识1、什么是过拟合和欠拟合？如何防止过拟合？过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在新的、未见过的数据上表现很差。
这通常是因为模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声和无关特征。
欠拟合则是模型在训练数据和新数据上的表现都不佳，意味着模型没有充分学习到数据中的模式。
防止过拟合的方法有很多，比如增加数据量、使用正则化（如 L1 和 L2 正则化）、Dropout、早停法等。
2、解释一下梯度下降算法的原理。
梯度下降是一种用于寻找函数最小值的优化算法。
在机器学习中，我们通常要最小化一个损失函数。
梯度下降通过计算损失函数关于模型参数的梯度，然后沿着梯度的反方向更新参数，从而逐步减小损失函数的值。
3、简述有监督学习和无监督学习的区别。
有监督学习是在有标记的数据上进行学习，模型学习的目标是根据输入特征预测输出标签。
常见的有监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树等。
无监督学习则是在没有标记的数据上进行学习，模型的目标是发现数据中的隐藏模式或结构，如聚类（KMeans 算法）、主成分分析（PCA）等。
二、模型与算法1、谈谈你对决策树算法的理解，以及它的优缺点。
决策树是一种基于树结构的分类和回归算法。
它通过对特征的不断分割来构建决策规则。
优点是易于理解和解释，计算复杂度相对较低；缺点是容易过拟合，对噪声敏感。
2、介绍一下随机森林和 GBDT（梯度提升决策树）的原理和应用场景。
随机森林是通过集成多个决策树来提高性能的算法。
它在训练时随机选择特征和样本构建决策树，最后综合多个决策树的结果进行预测。
适用于处理高维度数据和存在缺失值的数据。
机器学习工程师面试题
机器学习工程师面试题在当今科技飞速发展的时代，机器学习工程师成为了备受瞩目的职业。
对于想要招聘优秀机器学习工程师的企业来说，设计一套有针对性且能有效考察应聘者能力的面试题至关重要。
以下是一些可能在面试中出现的问题，旨在全面了解应聘者的专业知识、实践经验和解决问题的能力。
一、基础知识1、请简要介绍一下监督学习、无监督学习和强化学习的区别，并举例说明它们在实际应用中的场景。
2、解释什么是过拟合和欠拟合，以及如何在模型训练中避免它们？3、谈谈你对梯度下降算法的理解，包括它的工作原理和常见的变种。
二、数据处理与特征工程1、假设给你一个包含大量文本数据的数据集，你会如何进行数据清洗和预处理？2、请描述几种常见的特征选择和特征提取方法，并说明它们的适用场景。
3、在处理缺失值时，你通常会采用哪些策略？为什么？三、模型选择与评估1、比较决策树、随机森林和支持向量机这三种模型的优缺点，以及在什么情况下你会选择使用其中的某一种。
2、解释混淆矩阵中的各项指标（如准确率、召回率、F1 值等），并说明它们在评估模型性能时的作用。
3、如果一个模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳，你认为可能的原因是什么？如何解决？四、深度学习相关1、简要介绍卷积神经网络（CNN）的工作原理，并举例说明其在图像识别中的应用。
2、谈谈你对循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）的理解，以及它们适用于处理什么样的数据？3、在训练深度学习模型时，如何解决梯度消失和梯度爆炸的问题？五、实践经验1、请分享一个你在实际项目中运用机器学习解决问题的案例，包括问题描述、数据处理、模型选择和训练过程，以及最终的效果评估。
2、在项目中，当模型的性能无法满足需求时，你采取了哪些优化措施？3、描述一次你在团队中与其他成员协作完成机器学习任务的经历，包括你们的分工和沟通方式。
六、编程与技术能力1、请用 Python 实现一个简单的线性回归模型，并解释代码的关键部分。
机器学习面试题
机器学习面试题1、如何处理神经网络中的过拟合问题答：有多种方法进行处理L1/L2正则化dropoutdata argumentationearly stop2、Relu激活函数的优缺点？答：优点包括：解决了梯度消失、爆炸的问题计算方便，计算速度快，求导方便加速网络训练缺点包括：由于负数部分恒为0，会导致一些神经元无法激活输出不是以0为中心3、dropout方法在预测过程中需要如何处理？答：在训练过程中做了scale，那么在预测过程中就不需要做dropout，设置keep_prob = 1即可4、梯度消失和梯度爆炸的问题是如何产生的？如何解决？答：第一个问题相对简单，由于反向传播过程中，前面网络权重的偏导数的计算是逐渐从后往前累乘的，如果使用[公式] 激活函数的话，由于导数小于一，因此累乘会逐渐变小，导致梯度消失，前面的网络层权重更新变慢；如果权重[公式] 本身比较大，累乘会导致前面网络的参数偏导数变大，产生数值上溢。
因为sigmoid 导数最大为1/4，故只有当abs(w)>4时才可能出现梯度爆炸，因此最普遍发生的是梯度消失问题。
解决方法通常包括：使用ReLU等激活函数，梯度只会为0或者1，每层的网络都可以得到相同的更新速度；采用LSTM进行梯度裁剪(clip), 如果梯度值大于某个阈值，我们就进行梯度裁剪，限制在一个范围内使用正则化，这样会限制参数[公式] 的大小，从而防止梯度爆炸设计网络层数更少的网络进行模型训练；batch normalization。
5、非平衡数据集的处理方法有哪些？答：采用更好的评价指标，例如F1、AUC曲线等，而不是Recall、Precision进行过采样，随机重复少类别的样本来增加它的数量；进行欠采样，随机对多类别样本降采样通过在已有数据上添加噪声来生成新的数据修改损失函数，添加新的惩罚项，使得小样本的类别被判断错误的损失增大，迫使模型重视小样本的数据使用组合/集成方法解决样本不均衡，在每次生成训练集时使用所有分类中的小样本量，同时从分类中的大样本量中随机抽取数据来与小样本量合并构成训练集，这样反复多次会得到很多训练集和训练模型。
面试必过——50个最受欢迎的机器学习面试问题
50个最受欢迎的机器学习面试问题机器学习是近年来强大的技术进步之一。
机器学习的普及为组织改变以数据驱动的决策为重点提供了主要支持。
因此，您会发现对精通机器学习的专业人员的突出需求。
因此，您还可以通过简单的Google搜索找到正在寻找机器学习面试问题的候选人！由于机器学习的技术观点正在逐渐发展，面试过程也涉及某些变化。
几年前，有关设计卷积网络的知识可能使您获得了机器学习中有希望的工作。
但是，时代已经改变。
如今，机器学习对算法，概率，统计数据，数据结构等抱有更大的期望。
因此，候选人需要全面准备顶级机器学习面试题。
众所周知，机器学习和数据科学是紧密相关的学科。
机器学习工程师是机器学习和数据科学领域的最高职位之一。
因此，我们对顶级机器学习面试问题的关注并非徒劳。
在2019年，机器学习工程师每年平均可赚146,085美元，年增长率高达344％。
因此，薪水的快速增长和有希望的工作岗位的机会意味着需要更好地准备机器学习面试。
顶级机器学习面试问答到目前为止，我们已经讨论了机器学习面试对您的IT事业的重要性。
那么，您想在首次尝试机器学习面试时取得成功吗？如果是，那么您来对地方了！该讨论将提出一些最佳的机器学习面试问题。
讨论的主要目的是为您的机器学习面试准备提供一个可靠的工具。
通常，您会认为针对新生的问题非常容易，并且基本的ML知识将有所帮助。
确实如此！面试官会询问机器学习面试问题，以寻找有经验的候选人作为后续问题。
为什么？当您证明您的机器学习基础知识时，访问员可以尝试更深入地研究您的能力。
因此，全面准备最新的机器学习面试问题可以帮助您成功通过面试。
以下讨论将针对五个不同类别的机器学习面试提出问题。
机器学习面试问题的每个类别将包含10个条目，可以帮助您理解问题的类型。
如果您很高兴找到机器学习的工作，那么为什么要等待呢？开始吧！数据工程师的机器学习面试问题最受欢迎的面试问题中的第一类是针对数据工程师的机器学习面试问题。
史上最全的机器学习面试题,机器学习爱好者必看
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？1.决策树2. 神经网络（反向传播）3. 概率网络4.最邻近法5. 支持向量机8.机器学习有哪些不同的算法技术？在机器学习不同类型的算法技术是：1.监督学习2.非监督学习3. 半监督学习4. 转导推理（Transduction）5.学习推理（Learning to Learn）。
机器学习工程师常见面试题
机器学习工程师常见面试题在当今科技飞速发展的时代，机器学习领域日益热门，成为了众多求职者向往的方向。
对于想要成为机器学习工程师的人来说，了解常见的面试题是准备面试的关键一步。
以下是一些在机器学习工程师面试中经常出现的问题。
一、数学基础相关问题1、请解释一下什么是梯度下降法，以及它在机器学习中的作用。
梯度下降法是一种用于寻找函数最小值的优化算法。
在机器学习中，我们通常要最小化一个损失函数来找到最优的模型参数。
通过不断地沿着梯度的反方向更新参数，逐渐接近最优解。
2、谈谈你对概率论中的条件概率和贝叶斯定理的理解。
条件概率是指在某个事件发生的条件下，另一个事件发生的概率。
贝叶斯定理则提供了一种在已知先验概率和条件概率的情况下，计算后验概率的方法。
在机器学习中，常用于分类问题，如朴素贝叶斯分类器。
3、什么是正态分布？它有哪些重要的性质？正态分布是一种常见的连续概率分布，具有对称性、均值等于中位数等于众数等性质。
在很多实际问题中，数据往往近似服从正态分布，例如测量误差等。
二、机器学习算法相关问题1、详细介绍一下决策树算法，包括其构建过程和如何进行剪枝。
决策树是一种基于树结构的分类和回归算法。
构建过程通过选择最优的特征和划分点来生成节点，直到满足停止条件。
剪枝则是为了防止过拟合，包括预剪枝和后剪枝两种方法。
2、比较支持向量机（SVM）和逻辑回归算法的异同。
相同点：两者都可用于分类问题。
不同点：SVM 致力于寻找一个最优的超平面，使得两类样本之间的间隔最大；逻辑回归则是通过构建一个线性模型，然后使用逻辑函数将输出映射到 0,1 区间来表示概率。
3、解释一下随机森林算法的原理和优点。
随机森林是由多个决策树组成的集成学习算法。
通过对训练数据进行随机抽样和特征抽样构建多个决策树，最后综合它们的预测结果。
优点包括具有较好的抗噪能力、不容易过拟合等。
三、模型评估与优化相关问题1、如何选择合适的评估指标来评估一个机器学习模型的性能？这取决于具体的问题和任务。
bat考试题及答案
bat考试题及答案**BAT考试题及答案**一、选择题（每题2分，共20分）1. 以下哪个是BAT中B所代表的公司？A. 百度B. 阿里巴巴C. 腾讯D. 京东答案：A2. BAT三家公司中，哪家公司的总部设在深圳？A. 百度B. 阿里巴巴C. 腾讯D. 京东答案：C3. 以下哪个产品不是由BAT三家公司中的一家开发的？A. 支付宝B. 微信C. 微博D. 百度地图答案：C4. 以下哪个不是BAT三家公司的主要业务领域？A. 搜索引擎B. 电子商务C. 社交媒体D. 汽车制造答案：D5. 以下哪个是阿里巴巴集团旗下的子公司？A. 百度糯米B. 优酷土豆C. 蚂蚁金服D. 腾讯云答案：C6. 腾讯公司的主要社交平台是什么？A. 百度贴吧B. 微信C. 微博D. QQ答案：B7. 以下哪个不是百度的主要产品？A. 百度搜索引擎B. 百度网盘C. 百度地图D. 支付宝答案：D8. 阿里巴巴集团的创始人是谁？A. 马云B. 马化腾C. 李彦宏D. 刘强东答案：A9. 以下哪个不是腾讯的主要业务？A. 游戏B. 社交网络C. 云计算D. 房地产答案：D10. 百度公司的主要搜索引擎是什么？A. 谷歌B. 必应C. 百度D. 搜狗答案：C二、填空题（每题2分，共20分）1. BAT是指中国互联网行业的三家巨头，分别是百度、阿里巴巴和________。
答案：腾讯2. 百度的搜索引擎市场份额在中国占据领先地位，其主要竞争对手包括________和搜狗。
答案：谷歌3. 阿里巴巴集团的标志性产品之一是________，它是一个电子商务平台。
答案：淘宝4. 腾讯公司推出的即时通讯软件是________，它在全球拥有庞大的用户群体。
答案：微信5. 百度的人工智能助手名为________，它能够提供语音识别和智能搜索服务。
答案：小度6. 阿里巴巴集团旗下的支付平台是________，它在中国的移动支付市场占据重要地位。
答案：支付宝7. 腾讯公司的游戏业务在全球范围内具有竞争力，其代表作之一是________。
人工智能领域的机器学习面试题.docx
人工智能领域的机器学习面试题如果您技感趣并且正在找涉及数据科学的工作，那么您很可能已听机器学。
个罩着神秘的气氛 -多人个概念本身感到困惑。
但是，如果您正在找如何成 AI 工程或商智能开人，可能机器学及其周的一切非常熟悉。
但是，如果您想工作分，必准一份工作面。
有什么比修机器学面更好的准方法呢在本教程中，我将研究一些有关机器学的最受迎的面。
我将介基本知和高知，因此抓住思路，我前。
机器学的主要方面最好的方法是从最基本的机器学工程面开始。
些是您在面开始可以期望得到的。
通种方式，雇主希望看您是否具有批判性思能力，并能形成自己的凝聚力思想。
就是什么多的将基于定，比，解等等的原因。
1：描述“机器学”。
您的大多数雇主可能会首先您与此似的。
做有两个原因。
首先，您的面官无法行其他一般性的机器学面，直到他看到您是否首先了解什么是“ 机器学”。
此外，您的回答方式将示您定的理解程度，或者句，您可以以一种易于理解的方式很好地解一个困的。
如果您只花了整整一个晚上从某个随机科学志上下来的 20 根内，那么与您想法自己解的情况相比，它可能会您来更少的信誉。
那么⋯⋯什么是机器学描述机器学的最，最容易理解的方法可能是将其称AI 开的特定哲学。
是一个科学域，涉及如何使机器能从提供他的信息中学，而无需事先行程。
2：什么是“深度学”由于深度学与机器学息息相关，因此您甚至可能会遇到跨深度学和机器学面的。
深度学是机器学的一个分支。
科学的一方面与使机器的神网尽可能似于人的大有关。
3：“ 型 1”和“ 型 2” 有什么区类型 1 错误声称实际上已经发生了某事，而实际上却不可能发生。
类型 2 错误的作用与此相反–声称这样做时没有任何反应。
1例如，这是一种很好的方法来帮助您记住两种类型的错误之间的区别：想象一下，如果类型的错误是当您告诉狗狗是猫，而类型 2 的错误是当您告诉狗狗是猫。
狗不能吠的狗。
问题 4：什么是“数据扩充”数据扩充是较简单的机器学习面试问题之一，是一种从旧数据中修改和创建新数据的方法。
机器学习工程师面试题及答案
机器学习工程师面试题及答案在当今科技飞速发展的时代，机器学习工程师成为了热门职业之一。
为了选拔出优秀的机器学习工程师，面试环节至关重要。
以下是一些常见的机器学习工程师面试题及答案。
一、基础知识1、什么是机器学习？答案：机器学习是一门让计算机通过数据和经验来自动改进和优化性能的科学。
它使计算机能够从数据中自动发现模式、规律和知识，从而能够进行预测、分类、聚类等任务，而无需明确地编程。
2、列举几种常见的机器学习算法。
答案：常见的机器学习算法包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、K 近邻（KNN）、逻辑回归、神经网络等。
3、解释监督学习和无监督学习的区别。
答案：监督学习是指在有标记的数据集上进行学习，模型通过学习输入特征和对应的输出标记之间的关系来进行预测。
例如，分类和回归问题就是监督学习的典型任务。
无监督学习则是在没有标记的数据集中寻找模式和结构。
常见的无监督学习任务包括聚类、降维等。
二、数学基础1、解释梯度下降算法的原理。
答案：梯度下降是一种用于寻找函数最小值的优化算法。
在机器学习中，我们通常要最小化一个损失函数来优化模型的参数。
梯度下降的基本思想是沿着损失函数的负梯度方向逐步更新参数，使得损失函数的值逐渐减小。
每次更新的步长由学习率决定。
2、什么是过拟合和欠拟合？如何解决？答案：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新的、未见过的数据上表现很差，因为模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声和特定细节。
解决过拟合的方法包括增加数据量、使用正则化（如 L1 和 L2 正则化）、早停法、Dropout 等。
欠拟合则是指模型不能很好地拟合训练数据，表现为在训练数据和测试数据上的性能都不佳。
解决欠拟合的方法通常是增加模型的复杂度，例如增加特征、使用更复杂的模型结构等。
3、解释什么是交叉验证，以及它的作用。
答案：交叉验证是一种用于评估模型性能和选择超参数的技术。
它将数据集分成多个子集，然后在不同的子集组合上进行训练和验证，以得到更可靠的模型性能评估。
机器学习面试题目
机器学习面试题目1、有监督学习和无监督学习的区别有监督学习：对具有标记的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行分类预测。
(LR,SVM,BP,RF,GBD)无监督学习：对未标记的样本进行训练学习，比发现这些样本中的结构知识。
(KMea ns,DL)2、正则化正则化是针对过拟合而提出的，以为在求解模型最优的是一般优化最小的经验风险，现在在该经验风险上加入模型复杂度这一项(正则化项是模型参数向量的范数)，并使用一个rate比率来权衡模型复杂度与以往经验风险的权重，如果模型复杂度越高，结构化的经验风险会越大，现在的目标就变为了结构经验风险的最优化，可以防止模型训练过度复杂，有效的降低过拟合的风险。
奥卡姆剃刀原理，能够很好的解释已知数据并且十分简单才是最好的模型。
过拟合如果一味的去提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度往往会很高，这种现象称为过拟合。
所表现的就是模型训练时候的误差很小，但在测试的时候误差很大。
产生的原因过拟合原因：1.样本数据的问题。
样本数量太少；抽样方法错误，抽出的样本数据不能有效足够代表业务逻辑或业务场景。
比如样本符合正态分布，却按均分分布抽样，或者样本数据不能代表整体数据的分布；样本里的噪音数据干扰过大2.模型问题模型复杂度高、参数太多决策树模型没有剪枝权值学习迭代次数足够多(Overtraining), 拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特征.解决方法1.样本数据方面。
增加样本数量，对样本进行降维，添加验证数据抽样方法要符合业务场景清洗噪声数据2.模型或训练问题控制模型复杂度，优先选择简单的模型，或者用模型融合技术。
利用先验知识，添加正则项。
L1正则更加容易产生稀疏解、L2正则倾向于让参数w趋向于0.4、交叉验证不要过度训练，最优化求解时，收敛之前停止迭代。
决策树模型没有剪枝权值衰减5、泛化能力泛化能力是指模型对未知数据的预测能力6、生成模型和判别模型1.生成模型：由数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即生成模型：P(Y|X)= P(X,Y)/ P(X)。
机器学习高频面试题(41道)
机器学习高频面试题(41道)Q1: What’s the trade-off between bias and variance?问题1: 什么是偏差（bias）、方差（variable）之间的均衡？Bias 是由于你使用的学习算法过度简单地拟合结果或者错误地拟合结果导致的错误。
它反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，即算法本身的拟合能力。
Bias 可能会导致模型欠拟合，使其难以具有较高的预测准确性，也很难将你的知识从训练集推广到测试集。
Variance 是由于你使用的学习算法过于复杂而产生的错误。
它反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。
反应预测的波动情况。
Variance 过高会导致算法对训练数据的高纬度变化过于敏感，这样会导致模型过度拟合数据。
从而你的模型会从训练集里带来太多噪音，这会对测试数据有一定的好处。
Bias-Variance 的分解，本质上是通过在基础数据集中添加偏差、方差和一点由噪声引起的不可约误差，来分解算法上的学习误差。
从本质上讲，如果你使模型更复杂并添加更多变量，你将会失去一些 Bias 但获得一些 Variance，这就是我们所说的权衡（tradeoff）。
这也是为什么我们在建模的过程中，不希望这个模型同时拥有高的偏差和方差。
Q2: What is the difference between supervised and unsupervised machine learning?问题2：监督学习和非监督学习有什么不同？监督学习需要train有label的数据。
例如，为了进行classification（一项受监督的学习任务），您需要首先标记将用于培训模型的数据，以便将数据分类到标记的组中。
相反的，无监督学习不需要明确标记数据。
Q3: How is KNN different from k-means clustering?问题3: KNN和 k-means 聚类由什么不同？K-Nearest Neighbors是一种监督分类算法，而 k-means聚类是一种无监督的聚类算法。
19道机器学习面试题
分享19道常考的机器学习面试题，给正在准备面试的朋友们。
1、无监督和有监督算法的区别？有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。
这里，所有的标记（分类）是已知的。
因此，训练样本的岐义性低。
无监督学习：对没有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以发现训练样本集中的结构性知识。
这里，所有的标记（分类）是未知的。
因此，训练样本的岐义性高。
聚类就是典型的无监督学习。
2、SVM 的推导，特性？多分类怎么处理？SVM是最大间隔分类器，几何间隔和样本的误分次数之间存在关系，其中从线性可分情况下，原问题，特征转换后的dual问题，引入kernel(线性kernel，多项式，高斯)，最后是soft margin。
线性：简单，速度快，但是需要线性可分。
多项式：比线性核拟合程度更强，知道具体的维度，但是高次容易出现数值不稳定，参数选择比较多。
高斯：拟合能力最强，但是要注意过拟合问题。
不过只有一个参数需要调整。
多分类问题，一般将二分类推广到多分类的方式有三种，一对一，一对多，多对多。
一对一：将N个类别两两配对，产生N(N-1)/2个二分类任务，测试阶段新样本同时交给所有的分类器，最终结果通过投票产生。
一对多：每一次将一个例作为正例，其他的作为反例，训练N个分类器，测试时如果只有一个分类器预测为正类，则对应类别为最终结果，如果有多个，则一般选择置信度最大的。
从分类器角度一对一更多，但是每一次都只用了2个类别，因此当类别数很多的时候一对一开销通常更小(只要训练复杂度高于O(N)即可得到此结果)。
多对多：若干各类作为正类，若干个类作为反类。
注意正反类必须特殊的设计。
3、LR 的推导，特性？LR的优点在于实现简单，并且计算量非常小，速度很快，存储资源低，缺点就是因为模型简单，对于复杂的情况下会出现欠拟合，并且只能处理2分类问题(可以通过一般的二元转换为多元或者用softmax回归)。
bat面试试题及答案
bat面试试题及答案BAT面试试题及答案一、选择题1. 在JavaScript中，以下哪个方法可以用来将字符串转换为小写？A. toUpperCase()B. toLowerCase()B. toFixed()D. toString()答案：B2. 在Python中，以下哪个是正确的字典（Dictionary）声明方式？A. dict = {"name": "Kimi", "age": 30}B. dict = ("name", "Kimi", "age", 30)C. dict = ["name": "Kimi", "age": 30]D. dict = dict("name", "Kimi", "age", 30)答案：A3. 在Java中，以下哪个关键字用于定义一个接口？A. classB. interfaceC. structD. enum答案：B二、简答题1. 请解释HTTP请求中的GET和POST方法的区别。
答案：GET方法通常用于请求服务器发送资源。
它是一个读取操作，不会产生服务器上的副作用。
GET请求可以被缓存、可以保留为浏览器历史、并且可以被收藏为书签。
而POST方法通常用于向服务器提交数据进行处理。
它常用于产生副作用的操作，如提交表单数据。
POST请求不会被缓存，也不会保留在浏览器历史中。
2. 请简述什么是SQL注入攻击，以及如何防止它。
答案：SQL注入攻击是一种攻击数据库的方法，通过在SQL查询中插入恶意的SQL代码，欺骗后端数据库执行非法的SQL命令。
为了防止SQL注入攻击，可以采取以下措施：使用参数化查询而不是字符串拼接来构建SQL语句；对用户输入进行验证和过滤，确保只接受有效数据；使用最小权限原则，限制数据库访问权限；定期更新和打补丁数据库系统。
机器学习面试题
机器学习面试题一、介绍机器学习机器学习（Machine Learning）是一门通过让计算机自动学习，无需明确编程的技术，使计算机能够从经验中不断改进和优化性能的学科。
机器学习的发展使得计算机能够处理并分析大量复杂的数据，并从中提取出有用的知识和模式，用于预测和决策。
二、机器学习的分类1. 监督学习（Supervised Learning）监督学习是指给定一组具有标签的训练数据，通过学习数据特征与对应标签之间的关系，让机器学习算法能够预测新的未标记数据的标签。
常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。
2. 无监督学习（Unsupervised Learning）无监督学习是指给定一组未标记的训练数据，通过学习数据之间的隐藏模式和结构，让机器学习算法能够发现其中的规律和相关性。
常见的无监督学习算法包括聚类、关联规则挖掘等。
3. 强化学习（Reinforcement Learning）强化学习是指机器通过与环境进行交互，根据环境的反馈来学习最优的行为策略。
机器通过试探和错误，从环境得到立即奖励和延迟奖励的信号，通过优化累计奖励来学习最优策略。
三、常见的机器学习算法和技术1. 线性回归（Linear Regression）线性回归是一种用于建立输入特征与连续型输出变量之间关系的算法。
它基于最小二乘法，通过拟合直线或多项式来预测输出变量的值。
2. 逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种用于处理二分类或多分类问题的算法。
它通过拟合一条直线或曲线来预测样本的类别。
3. 支持向量机（Support Vector Machines）支持向量机是一种监督学习算法，用于分类和回归问题。
它通过将数据映射到高维空间，构建最优超平面来实现数据的分类。
4. 决策树（Decision Tree）决策树是一种基于树形结构的无监督学习算法。
它通过一系列判断条件来将数据进行分类和预测。
5. 聚类算法（Clustering）聚类算法是一种无监督学习算法，用于将相似的数据样本划分到同一个簇或群组中。
机器学习工程师招聘面试题与参考回答(某世界500强集团)
招聘机器学习工程师面试题与参考回答(某世界500强集团)(答案在后面)面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请解释什么是过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting），并描述在机器学习模型训练过程中如何识别这两种情况。
此外，请提供至少两种避免过拟合的方法，并简要说明其原理。
第二题题目：在机器学习项目中，如何评估一个分类模型的性能？请列举至少三种常用的评估指标，并解释它们分别适用于什么场景。
第三题问题：在机器学习项目中，您如何处理过拟合现象？请描述您常用的方法和步骤。
第四题问题：您在简历中提到了在某个项目中使用Python的Scikit-learn库进行机器学习模型的构建。
请您详细描述一下您在该项目中使用了哪些机器学习算法，以及您是如何选择这些算法的？第五题题目：请描述一次你在项目中遇到的一个技术难题，以及你是如何解决这个问题的。
第六题题目：在处理大规模数据集时，如何解决数据倾斜的问题？请列举至少两种方法并简要说明其原理。
第七题题目：请描述一次你在项目中遇到的复杂问题，以及你是如何分析和解决这个问题的。
第八题题目：请描述一次您在项目中遇到的一个技术难题，以及您是如何解决这个问题的。
第九题题目：请简述一下深度学习中的卷积神经网络（CNN）的基本原理，并说明CNN在图像识别任务中的优势。
第十题题目描述：请描述一次你遇到的一个复杂的项目挑战，以及你是如何克服这个挑战的。
在描述中，详细说明你如何应用机器学习技术，以及你在项目实施过程中所扮演的角色。
参考回答案：在之前的一个项目中，我参与了一个面向金融行业的欺诈检测系统开发。
项目目标是构建一个能够自动识别和预警潜在欺诈行为的机器学习模型。
在项目实施过程中，我们遇到了以下挑战：1.数据质量问题：原始数据中存在大量缺失值、异常值和不一致性，这给模型的训练带来了困难。
2.特征工程复杂性：由于金融数据的复杂性，需要从原始数据中提取出有效的特征，这对于模型性能至关重要。
BAT经典面试题汇总
参考答案
刚刚研究过这个问题。
何为循环引用
如果有两个或者以上的对象，它们彼此引用，就会造成循环引用。如下面的例子 class Node { Node next ;; } Node a = new Node ();; Node b = new Node ();; a . next = b ;; b . next = a ;; 代码中，a 对象引用了 b 对象，b 对象也引用了 a 对象，这种情况下 a 对象和 b 对象就形成 了循环引用。
如何处理
基于引用对象遍历的垃圾回收器可以处理循环引用，只要是涉及到的对象不能从 GC Roots 强引用可到达，垃圾回收器都会进行清理来释放内存。
总结
基于引用计数的垃圾回收器无法处理循环引用导致的内存泄露问题，但是其在主流的 JVM 中很少，几乎所有的 JVM 都是采用引用对象遍历的方法，垃圾回收器都会处理循环引用潜 在的问题。
100 亿个整数，内存足够，如何找到中位数？内存不足，如何找到中位数？ 参考答案
内存足够的情况： 可以使用用用类似 quick sort 的思想进行，均摊复杂度为 O(n)，算法思想
如下： • 随机选取一个元素，将比它小的元素放在它左边，比它大的元素放在右边 • 如果它恰好在中位数的位置，那么它就是中位数，可以直接返回 • 如果小于它的数超过一半，那么中位数一定在左半边，递归到左边处理 • 否则，中位数一定在右半边，根据左半边的元素个数计算出中位数是右半边的第几大，然 后递归 到右半边处理
内存不足足足的情况：
方法一一：二二分法 思路：一个重要的线索是，这些数都是整数。整数就有范围了，32 位系统中就是[-2^32, 2^32- 1]， 有了范围我们就可以对这个范围进行二分，然后找有多少个数小小于 Mid,多少数大于 mid，
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211.解决隐马模型中预测问题的算法是?
A.前向算法
B.后向算法
C.Baum-Welch算法
D.维特比算法
正确答案：D
@刘炫320，本题题目及解析来源：
/column/details/16442.html
A、B：前向、后向算法解决的是一个评估问题，即给定一个模型，求某特定观测序列的概率，用于评估该序列最匹配的模型。
C：Baum-Welch算法解决的是一个模型训练问题，即参数估计，是一种无监督的训练方法，主要通过EM迭代实现；
D：维特比算法解决的是给定一个模型和某个特定的输出序列，求最可能产生这个输出的状态序列。
如通过海藻变化（输出序列）来观测天气（状态序列），是预测问题，通信中的解码问题。
212.一般，k-NN最近邻方法在( )的情况下效果较好
A.样本较多但典型性不好
B.样本较少但典型性好
C.样本呈团状分布
D.样本呈链状分布
正确答案：B
解析：K近邻算法主要依靠的是周围的点，因此如果样本过多，那肯定是区分不出来的。
因此应当选择B
样本呈团状颇有迷惑性，这里应该指的是整个样本都是呈团状分布，这样kNN 就发挥不出其求近邻的优势了，整体样本应该具有典型性好，样本较少，比较适宜。
213.下列方法中，可以用于特征降维的方法包括（）
A.主成分分析PCA
B.线性判别分析LDA
C.深度学习SparseAutoEncoder
D.矩阵奇异值分解SVD
E.最小二乘法LeastSquares
正确答案：ABCD
解析：降维的3种常见方法ABD，都是线性的。
深度学习是降维的方法这个就比较新鲜了，事实上，细细想来，也是降维的一种方法，因为如果隐藏层中的神经元数目要小于输入层，那就达到了降维，但如果隐藏层中的神经元如果多余输入层，那就不是降维了。
最小二乘法是线性回归的一种解决方法，其实也是投影，但是并没有进行降维。
214.下面哪些是基于核的机器学习算法?()
A.Expectation Maximization（EM）（最大期望算法）
B.Radial Basis Function（RBF）（径向基核函数）
C.Linear Discrimimate Analysis（LDA）（主成分分析法）
D.Support Vector Machine（SVM）（支持向量机）
正确答案：BCD
解析：径向基核函数是非常常用的核函数，而主成分分析法的常规方法是线性的，但是当遇到非线性的时候，同样可以使用核方法使得非线性问题转化为线性问题。
支持向量机处理非线性的问题的时候，核函数也是非常重要的。
215.试推导样本空间中任意点x到超平面（w,b）的距离公式。