最新机器学习面试题目
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。
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。
平安入司ai面试题目(3篇)
第1篇（一）公司背景（二）公司文化（三）公司业务及发展前景二、AI面试题目一、基础知识与理解1. 请简述人工智能（AI）的定义及其主要研究领域。
2. 请解释机器学习、深度学习、强化学习之间的区别与联系。
3. 什么是自然语言处理（NLP）？请举例说明NLP在实际应用中的案例。
4. 什么是计算机视觉？请列举一些计算机视觉在生活中的应用。
5. 什么是知识图谱？请简述知识图谱在人工智能领域的应用。
6. 请解释深度学习中卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的原理及区别。
7. 什么是迁移学习？请举例说明迁移学习在实际应用中的案例。
8. 请简述人工智能在医疗、金融、教育等领域的应用现状及发展趋势。
9. 请解释什么是数据挖掘？数据挖掘在人工智能领域的应用有哪些？10. 请简述人工智能在自动驾驶、智能语音助手等领域的挑战与机遇。
二、编程与算法1. 请实现一个简单的线性回归模型，并解释其原理。
2. 请实现一个简单的决策树模型，并解释其原理。
3. 请实现一个简单的支持向量机（SVM）模型，并解释其原理。
4. 请实现一个简单的神经网络模型，并解释其原理。
5. 请实现一个简单的聚类算法，如K-means，并解释其原理。
6. 请实现一个简单的异常检测算法，如孤立森林，并解释其原理。
7. 请实现一个简单的推荐系统算法，如基于内容的推荐，并解释其原理。
8. 请实现一个简单的图像处理算法，如边缘检测，并解释其原理。
9. 请实现一个简单的语音识别算法，并解释其原理。
10. 请实现一个简单的自然语言处理任务，如情感分析，并解释其原理。
三、实际案例分析1. 请分析一个实际的人工智能项目，如自动驾驶、智能语音助手等，并阐述其技术难点和解决方案。
2. 请分析一个实际的数据挖掘项目，如电商推荐、金融风控等，并阐述其技术难点和解决方案。
3. 请分析一个实际的自然语言处理项目，如机器翻译、问答系统等，并阐述其技术难点和解决方案。
4. 请分析一个实际的计算机视觉项目，如图像识别、目标检测等，并阐述其技术难点和解决方案。
nlp面试题目及答案(3篇)
第1篇1. 请简述NLP的基本概念及其在人工智能领域的应用。
2. 什么是词嵌入？请列举几种常见的词嵌入模型。
3. 请解释一下词性标注和命名实体识别的区别。
4. 请简述NLP中的预训练模型和微调模型的概念。
5. 什么是BERT模型？请简要介绍其原理和应用场景。
6. 什么是文本分类？请列举几种常见的文本分类方法。
7. 什么是文本相似度？请介绍几种常见的文本相似度计算方法。
8. 请简述NLP中的序列标注任务。
9. 什么是机器翻译？请介绍几种常见的机器翻译方法。
10. 请解释一下NLP中的多模态学习。
11. 什么是知识图谱？请介绍知识图谱在NLP中的应用。
12. 请简述NLP中的情感分析任务。
13. 什么是NLP中的信息抽取任务？请举例说明。
14. 请介绍NLP中的跨语言文本分析。
15. 什么是NLP中的对话系统？请举例说明。
16. 请简述NLP中的文本生成任务。
17. 什么是NLP中的自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）？18. 请介绍NLP中的多任务学习。
19. 什么是NLP中的文本摘要？请介绍几种常见的文本摘要方法。
20. 请简述NLP中的情感词典。
二、答案1. NLP（自然语言处理）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
NLP在人工智能领域的应用非常广泛，如智能客服、机器翻译、文本分类、情感分析、信息抽取等。
2. 词嵌入是将词语映射到高维空间的一种表示方法。
常见的词嵌入模型有Word2Vec、GloVe、FastText等。
3. 词性标注是指对句子中的词语进行分类，标注出词语的词性（如名词、动词、形容词等）。
命名实体识别是指识别句子中的实体（如人名、地名、组织机构名等）。
4. 预训练模型是指在大量无标注语料上进行训练，使模型具有通用的语言表示能力。
微调模型是指在预训练模型的基础上，针对特定任务进行训练，提高模型在特定任务上的性能。
5. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练模型，具有双向上下文信息，能够更好地捕捉词语的语义。
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。
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。
aigc类面试问题
aigc类面试问题机器学习工程师类面试问题机器学习工程师领域是目前科技行业中炙手可热的领域之一。
在机器学习工程师类的面试中，面试官通常会询问以下几个重要的问题：1. 什么是机器学习，以及它的应用领域？机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机系统从数据中学习并改进，以适应不断变化的环境。
机器学习在图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域有着广泛的应用。
2. 请简要介绍一下有监督学习和无监督学习的区别？有监督学习是一种机器学习方法，它使用带有标签的数据作为训练集，用于学习输入和输出之间的映射关系。
无监督学习则是使用无标签的数据，通过发现数据中的隐含结构和模式来进行学习。
3. 什么是过拟合？如何避免过拟合问题？过拟合是指机器学习模型在训练集上表现很好，但在新的数据上表现较差的现象。
为了避免过拟合，我们可以采取以下措施：增加更多的训练数据，使用正则化技术（如L1和L2正则化），进行特征选择、交叉验证和提前停止等。
4. 请解释一下偏差和方差的概念，并说明它们在机器学习中的作用？偏差是模型预测结果与真实结果之间的差异，描述了模型的准确度。
方差是模型在不同训练集上预测结果的变化程度，描述了模型对训练数据的敏感度。
在机器学习中，我们需要在偏差和方差之间找到一个平衡点，以实现高模型准确度和泛化能力。
5. 请简要介绍一下支持向量机（SVM）算法及其应用领域？支持向量机是一种常用的监督学习方法，它通过在不同类别的样本中找到最优的超平面来进行分类。
SVM在文本分类、图像识别、生物信息学、金融领域等方面都有着广泛的应用。
以上是机器学习工程师类面试常见问题的一些简要介绍，希望对您有帮助。
如还有其他问题或需要深入了解的部分，请随时提问。
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。
机器学习面试问题精选—知识面
机器学习面试问题精选—知识面这一系列的机器学习面试问题试图衡量你对机器学习的热情和兴趣。
正确的回答将证明你愿意为机器学习奋斗终生。
Q35-你最近读过的机器学习论文是什么？深入阅读：机器学习方面最好的研究论文/书籍有哪些？（/What-are-some-of-the-best-research-papers-books-for-Machine-learning）如果你想表现出对机器学习的兴趣，那么跟上机器学习的最新科学文献是必须的。
这篇深度学习本质可以作为一个很好的参考文献，以及对深度学习领域动态的概述 -应该是你可能想要引用的那种论文。
Q36-你有机器学习方面的研究经验吗？与最后一点相关的是，大多数招聘机器学习职位的机构需要你在这个领域的正式经验。
如果你的研究论文是和某个领军人物共同撰写或受其指导，那么这有助于你被雇用。
确保你做好了研究经历和论文方面的准备- 如果你没有这些，那么就要准备好缺乏正规研究经验的解释。
Q37-你最喜欢机器学习模型的用例是什么？深入阅读：不同机器学习算法的典型用例是什么？（/What-are-the-typical-use-cases-for-different-machine-learning-algorithms）上面的Quora帖子包含了一些例子，例如使用决策树，根据智商得分将人们分到不同的智力层次。
确保你记住几个例子，并描述一下你的共鸣。
重要的是，你要表现出对如何实施机器学习有兴趣。
Q38-你将如何参与“Netflix Prize”竞赛？深入阅读： Netflix Prize（/wiki/Netflix_Prize）Netflix Prize是一个著名的竞赛，Netflix为胜出的协同过滤算法提供了100万美元的奖金。
一个名为BellKor的获胜团队获得了10％的提升，他们整合了多种不同方法（ensemble）。
对应用案例及解决方案的了解将有助于证明你已经关注机器学习一段时间了。
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)。
机器学习工程师面试问题及答案指南
机器学习工程师面试问题及答案指南机器学习工程师的角色在如今的技术领域中变得越来越重要。
在招聘机器学习工程师时，雇主通常会进行面试，以确保候选人具备所需的技术知识和实践经验。
本文将提供一份机器学习工程师面试问题及答案指南，帮助你准备面试并获得成功。
1. 介绍一下机器学习和深度学习的区别。
机器学习是一种人工智能（AI）应用领域，通过使用数据和统计模型来训练计算机以执行特定任务。
而深度学习是机器学习的一个子领域，它基于多层神经网络模型，通过反向传播算法来学习和推断模式。
2. 你对监督学习和无监督学习有什么了解？监督学习是一种机器学习方法，借助有标签的训练数据来预测或分类新的未标签数据。
无监督学习则是在没有标签的情况下进行学习，通过模型识别数据中的模式和结构。
3. 请解释一下交叉验证的概念及其作用。
交叉验证是一种评估模型性能的方法，它将数据集划分为多个子集，一部分用于训练模型，另一部分用于验证模型。
这可以帮助我们更好地了解模型的泛化能力和防止过拟合。
4. 什么是ROC曲线？如何解释它？ROC曲线（接收器操作特征曲线）是一种用于评估分类模型性能的工具。
它通过绘制真阳率（TPR）和假阳率（FPR）之间的关系，显示了在不同阈值下分类器的性能。
曲线下面积（AUC）越大，模型性能越好。
5. 你如何处理类不平衡的数据集？类不平衡数据集是指其中某个类别的样本数量远远多于其他类别。
处理此问题的方法包括欠采样（减少多数类样本）、过采样（增加少数类样本）、生成合成样本（通过插值或生成模型）以及调整分类器阈值等。
6. 解释一下L1和L2正则化的区别。
L1正则化通过在损失函数中增加权重的绝对值之和，促使模型选择较少的重要特征。
而L2正则化则通过在损失函数中增加权重的平方之和，使得模型的权重分散在各个特征上。
7. 请简要说明随机森林是如何工作的。
随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并对其结果进行平均来进行预测。
在构建每个决策树时，从原始数据集中进行有放回的随机抽样，同时还随机选择特征子集进行划分。
bat机器学习面试题目(3篇)
第1篇面试背景随着人工智能技术的飞速发展，机器学习在各个领域的应用越来越广泛。
在医疗健康领域，通过机器学习技术可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。
本面试题目要求考生设计并实现一个基于机器学习的智能医疗诊断系统。
面试目标1. 评估考生对机器学习基本概念的掌握程度。
2. 评估考生在数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练和评估等方面的能力。
3. 评估考生在系统设计和实现过程中的问题解决能力。
面试题目一、基础知识（50分）1. 简述机器学习的定义及其主要任务。
（5分）2. 解释以下概念：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。
（10分）3. 请说明以下算法的原理：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻算法、神经网络。
（15分）4. 什么是过拟合？如何避免过拟合？（10分）5. 什么是交叉验证？请简述交叉验证的基本原理和步骤。
（10分）二、数据预处理与特征工程（30分）1. 假设你有一个包含患者病史的原始数据集，请描述数据预处理的基本步骤。
（5分）2. 解释以下特征工程方法：特征提取、特征选择、特征组合、特征标准化。
（10分）3. 如何处理不平衡数据集？请举例说明。
（10分）4. 请简述LDA（线性判别分析）在特征工程中的应用。
（5分）三、模型选择与训练（30分）1. 根据以下场景，选择合适的机器学习算法：- 预测房价（5分）- 预测客户流失（5分）- 手写数字识别（5分）- 面部表情识别（5分）2. 简述模型训练过程中的参数调优方法。
（10分）3. 如何评估模型的泛化能力？（10分）4. 请解释以下概念：正则化、正则化参数、交叉验证、学习曲线。
（5分）四、系统设计与实现（60分）1. 设计一个智能医疗诊断系统的架构，包括数据采集、预处理、特征工程、模型训练、评估和应用。
（10分）2. 实现以下功能：- 数据采集模块：从外部数据源（如医院信息系统）获取患者数据。
（10分）- 数据预处理模块：对采集到的数据进行清洗、去噪、缺失值处理等。
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70道机器学习经典面试题解析1、你会在时间序列数据集上使用什么交叉验证技术？是用k倍或LOOCV？都不是。
对于时间序列问题，k倍可能会很麻烦，因为第4年或第5年的一些模式有可能跟第3年的不同，而对数据集的重复采样会将分离这些趋势，而我们最终可能只是需要对过去几年的进行验证，这就不能用这种方法了。
相反，我们可以采用如下所示的5倍正向链接策略：fold 1 : training [1], test [2]fold 2 : training [1 2], test [3]fold 3 : training [1 2 3], test [4]fold 4 : training [1 2 3 4], test [5]fold 5 : training [1 2 3 4 5], test [6]1，2，3，4，5，6代表的是年份。
2、你是怎么理解偏差方差的平衡的？从数学的角度来看，任何模型出现的误差可以分为三个部分。
以下是这三个部分：偏差误差在量化平均水平之上，预测值跟实际值相差多远时有用。
高偏差误差意味着我们的模型表现不太好，因为没有抓到重要的趋势。
而另一方面，方差量化了在同一个观察上进行的预测是如何彼此不同的。
高方差模型会过度拟合你的训练集，而在训练集以外的数据上表现很差。
3、给你一个有1000列和1百万行的训练数据集，这个数据集是基于分类问题的。
经理要求你来降低该数据集的维度以减少模型计算时间，但你的机器内存有限。
你会怎么做？（你可以自由做各种实际操作假设。
）你的面试官应该非常了解很难在有限的内存上处理高维的数据。
以下是你可以使用的处理方法：1.由于我们的RAM很小，首先要关闭机器上正在运行的其他程序，包括网页浏览器等，以确保大部分内存可以使用。
2.我们可以随机采样数据集。
这意味着，我们可以创建一个较小的数据集，比如有1000个变量和30万行，然后做计算。
3.为了降低维度，我们可以把数值变量和分类变量分开，同时删掉相关联的变量。
开云ai面试题目(3篇)
第1篇一、开场白1. 请简要介绍一下自己，以及为什么对开云AI感兴趣？2. 请谈谈您在AI领域的背景和经验。
二、基础知识1. 解释一下机器学习、深度学习、强化学习等基本概念，并说明它们之间的区别。
2. 描述一下神经网络的基本结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
3. 解释一下反向传播算法的工作原理，以及它在训练神经网络中的重要作用。
4. 描述一下数据预处理在机器学习中的重要性，并列举几种常用的数据预处理方法。
三、深度学习模型1. 讲解卷积神经网络（CNN）的基本原理和应用场景。
2. 解释循环神经网络（RNN）的工作机制，并说明其在处理序列数据时的优势。
3. 比较Gated Recurrent Unit（GRU）和Long Short-Term Memory（LSTM）两种RNN模型的差异。
4. 介绍Transformer模型，并说明其在自然语言处理领域的应用。
四、自然语言处理1. 解释Word2Vec、GloVe等词嵌入技术的原理和应用。
2. 描述Seq2Seq模型在机器翻译中的应用，并说明其优势。
3. 讲解BERT、GPT等预训练语言模型的工作原理，以及它们在自然语言处理中的重要性。
4. 分析文本分类、情感分析等NLP任务的常见模型和评价指标。
五、计算机视觉1. 描述图像识别的基本流程，包括特征提取、分类和归一化等步骤。
2. 解释卷积神经网络在图像分类任务中的优势，并举例说明其在实际应用中的成功案例。
3. 讲解目标检测的基本原理，如R-CNN、Faster R-CNN等模型。
4. 分析计算机视觉中的常见挑战，如光照变化、姿态估计等，并探讨相应的解决方案。
六、AI应用与案例分析1. 请谈谈您在AI领域的一个成功案例，包括项目背景、目标、实现方法和取得的成果。
2. 分析AI在金融、医疗、教育等领域的应用，并探讨其带来的机遇和挑战。
3. 讨论AI在解决现实问题中的应用，如智能交通、智能制造等，并说明其优势。
人工智能与机器学习面试问题
人工智能与机器学习面试问题一、简介人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）与机器学习（Machine Learning，简称ML）是当前科技领域备受瞩目的热门话题。
随着技术的发展，越来越多的企业和组织开始将人工智能和机器学习应用于各个领域。
因此，在面试过程中，对人工智能和机器学习有一定了解是至关重要的。
以下是一些常见的人工智能与机器学习面试问题。
二、人工智能相关问题1. 请解释一下什么是人工智能？人工智能是一种模拟人类智能的科学与技术。
它通过模拟、仿效和扩展人类智能的各种特性和能力，来实现对复杂问题的智能化解决。
2. 人工智能包括哪些主要领域？人工智能主要包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和专家系统等。
3. 请介绍一下机器学习的概念和原理。
机器学习是人工智能的一个核心分支，它通过对大量数据进行学习，让机器自动从数据中学习并改善性能。
其原理基于统计学和模式识别，通过建立模型进行预测或决策。
4. 请解释一下监督学习和无监督学习的区别。
监督学习是一种机器学习的方法，它使用带有标签的训练数据来训练模型预测新的实例。
无监督学习则是使用无标签的训练数据，从数据中发现隐藏的模式和结构。
5. 什么是强化学习？强化学习是一种机器学习的方法，它通过与环境交互，通过尝试和错误来学习最佳行为策略。
在强化学习中，智能体会根据当前环境的反馈调整其行为，以获得最大的奖励。
三、机器学习面试问题1. 请解释一下什么是过拟合和欠拟合？过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现较差的现象。
欠拟合则是指模型无法在训练数据和新数据上达到较好的性能。
2. 请简要介绍一下常见的机器学习算法。
常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等。
3. 请解释一下ROC曲线是什么，有什么作用？ROC曲线全称为接收者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic curve），它是通过改变二分类算法的阈值来绘制的一条曲线。
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。
人工智能机器学习面试题和答案
人工智能机器学习面试题和答案1、机器学习是什么？机器学习是人工智能的一种形式，它处理系统编程和自动化数据分析，使计算机能够通过经验学习和行动，而无需明确编程。
例如，机器人的编码方式使其可以根据从传感器收集的数据执行任务。
他们会自动从数据中学习程序并根据经验进行改进。
2、区分归纳学习和演绎学习的区别？在归纳学习中，模型从一组观察到的实例中通过实例进行学习，以得出一个概括的结论。
另一方面，在演绎学习中，模型首先应用结论，然后得出结论。
归纳学习是使用观察得出结论的方法。
演绎学习是使用结论形成观察的方法。
例如，如果我们必须向孩子解释玩火会导致烧伤。
我们可以通过两种方式向孩子解释这一点；我们可以展示各种火灾事故的训练示例或被烧伤的人的图像，并将其标记为“危险”。
在这种情况下，孩子会在例子的帮助下理解而不是玩火。
它是归纳机器学习的形式。
教同样事情的另一种方法是让孩子玩火，然后等着看会发生什么。
3、数据挖掘和机器学习有什么区别？数据挖掘可以描述为结构化数据试图抽象知识或有趣的未知模式的过程。
在此过程中，使用机器学习算法。
机器学习代表了算法的研究、设计和开发，这些算法为处理器提供了无需明确编程的学习能力。
4、机器学习中的过拟合是什么？当统计模型描述随机误差或噪声而不是潜在关系时，可以在机器学习中看到过度拟合。
当模型过于复杂时，通常会观察到过度拟合。
这是因为有太多关于训练数据类型数量的参数。
该模型表现不佳，已经过拟合。
5、为什么会出现过拟合？当用于训练模型的标准不符合用于判断模型效率的标准时，就会出现过拟合的可能性。
6、避免过拟合的方法是什么？当我们有一个小数据集并且模型试图从中学习时，就会发生过度拟合。
通过使用大量数据，可以避免过度拟合。
但是，如果我们有一个小型数据库并且被迫基于它构建模型，那么我们可以使用一种称为交叉验证的技术。
在这种方法中，通常给模型一个已知数据的数据集，在该数据集上运行训练数据集，以及对模型进行测试的未知数据的数据集。
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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,GBDT）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。
(KMeans,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)。
（朴素贝叶斯、Kmeans）生成模型可以还原联合概率分布p(X,Y)，并且有较快的学习收敛速度，还可以用于隐变量的学习2. 判别模型：由数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即判别模型。
（k近邻、决策树、SVM）直接面对预测，往往准确率较高，直接对数据在各种程度上的抽象，所以可以简化模型7、线性分类器与非线性分类器的区别以及优劣如果模型是参数的线性函数，并且存在线性分类面，那么就是线性分类器，否则不是。
常见的线性分类器有：LR,贝叶斯分类，单层感知机、线性回归常见的非线性分类器：决策树、RF、GBDT、多层感知机SVM两种都有(看线性核还是高斯核)线性分类器速度快、编程方便，但是可能拟合效果不会很好非线性分类器编程复杂，但是效果拟合能力强8、特征比数据量还大时，选择什么样的分类器？线性分类器，因为维度高的时候，数据一般在维度空间里面会比较稀疏，很有可能线性可分对于维度很高的特征，你是选择线性还是非线性分类器？理由同上对于维度极低的特征，你是选择线性还是非线性分类器？非线性分类器，因为低维空间可能很多特征都跑到一起了，导致线性不可分1. 如果Feature的数量很大，跟样本数量差不多，这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM2. 如果Feature的数量比较小，样本数量一般，不算大也不算小，选用SVM+Gaussian Kernel3. 如果Feature的数量比较小，而样本数量很多，需要手工添加一些feature变成第一种情况9、ill-condition病态问题训练完的模型测试样本稍作修改就会得到差别很大的结果，就是病态问题（这简直是不能用啊）10、L1和L2正则的区别，如何选择L1和L2正则/xbmatrix/article/details/61624196他们都是可以防止过拟合，降低模型复杂度L1是在loss function后面加上模型参数的1范数（也就是|xi|）L2是在loss function后面加上模型参数的2范数（也就是sigma(xi^2)），注意L2范数的定义是sqrt(sigma(xi^2))，在正则项上没有添加sqrt根号是为了更加容易优化L1 会产生稀疏的特征L2 会产生更多地特征但是都会接近于0L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0，而L2会选择更多的特征，这些特征都会接近于0。
L1在特征选择时候非常有用，而L2就只是一种规则化而已。
L1求解最小角回归算法：LARS算法11、越小的参数说明模型越简单过拟合的，拟合会经过曲面的每个点，也就是说在较小的区间里面可能会有较大的曲率，这里的导数就是很大，线性模型里面的权值就是导数，所以越小的参数说明模型越简单。
12、为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化？/xbmatrix/article/details/56695825归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。
1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度。
等高线变得显得圆滑，在梯度下降进行求解时能较快的收敛。
如果不做归一化，梯度下降过程容易走之字，很难收敛甚至不能收敛2）把有量纲表达式变为无量纲表达式, 有可能提高精度。
一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN。
如果一个特征值域范围非常大，那么距离计算就主要取决于这个特征，从而与实际情况相悖（比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要）3) 逻辑回归等模型先验假设数据服从正态分布。
哪些机器学习算法不需要做归一化处理？概率模型不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、rf。
而像adaboost、gbdt、xgboost、svm、lr、KNN、KMeans之类的最优化问题就需要归一化。
特征向量的归一化方法线性函数转换，表达式如下：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)对数函数转换，表达式如下：y=log10 (x)反余切函数转换，表达式如下：y=arctan(x)*2/PI减去均值，乘以方差：y=(x-means)/ variance标准化与归一化的区别简单来说，标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。
归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。
规则为l2的归一化公式如下：13、特征向量的缺失值处理1. 缺失值较多.直接将该特征舍弃掉，否则可能反倒会带入较大的noise，对结果造成不良影响。
2. 缺失值较少,其余的特征缺失值都在10%以内，我们可以采取很多的方式来处理:1) 把NaN直接作为一个特征，假设用0表示；2) 用均值填充；3) 用随机森林等算法预测填充随机森林如何处理缺失值（http://charleshm.github.io/2016/03/Random-Forest-Tricks/）方法一（na.roughfix）简单粗暴，对于训练集,同一个class下的数据，如果是分类变量缺失，用众数补上，如果是连续型变量缺失，用中位数补。
方法二（rfImpute）这个方法计算量大，至于比方法一好坏？不好判断。
先用na.roughfix补上缺失值，然后构建森林并计算proximity matrix，再回头看缺失值，如果是分类变量，则用没有缺失的观测实例的proximity中的权重进行投票。
如果是连续型变量，则用proximity矩阵进行加权平均的方法补缺失值。
然后迭代4-6次，这个补缺失值的思想和KNN有些类似12。
随机森林如何评估特征重要性（http://charleshm.github.io/2016/03/Random-Forest-Tricks/）衡量变量重要性的方法有两种，Decrease GINI 和Decrease Accuracy：1) Decrease GINI：对于回归问题，直接使用argmax(Var−VarLeft−VarRight)作为评判标准，即当前节点训练集的方差Var减去左节点的方差VarLeft和右节点的方差VarRight。
2) Decrease Accuracy：对于一棵树Tb(x)，我们用OOB样本可以得到测试误差1；然后随机改变OOB样本的第j列：保持其他列不变，对第j列进行随机的上下置换，得到误差2。
至此，我们可以用误差1-误差2来刻画变量j的重要性。
基本思想就是，如果一个变量j足够重要，那么改变它会极大的增加测试误差；反之，如果改变它测试误差没有增大，则说明该变量不是那么的重要。
14、优化Kmeans使用kd树或者ball tree(这个树不懂)将所有的观测实例构建成一颗kd树，之前每个聚类中心都是需要和每个观测点做依次距离计算，现在这些聚类中心根据kd树只需要计算附近的一个局部区域即可KMeans初始类簇中心点的选取k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。
1. 从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心2. 对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x)3. 选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是：D(x)较大的点，被选取作为聚类中心的概率较大4. 重复2和3直到k个聚类中心被选出来5. 利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法15、解释对偶的概念一个优化问题可以从两个角度进行考察，一个是primal 问题，一个是dual 问题，就是对偶问题，一般情况下对偶问题给出主问题最优值的下界，在强对偶性成立的情况下由对偶问题可以得到主问题的最优下界，对偶问题是凸优化问题，可以进行较好的求解，SVM中就是将primal问题转换为dual问题进行求解，从而进一步引入核函数的思想。
16、如何进行特征选择？特征选择是一个重要的数据预处理过程，主要有两个原因：一是减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合;二是增强对特征和特征值之间的理解常见的特征选择方式：1. 去除方差较小的特征2. 正则化。
1正则化能够生成稀疏的模型。
L2正则化的表现更加稳定，由于有用的特征往往对应系数非零。
3. 随机森林，对于分类问题，通常采用基尼不纯度或者信息增益，对于回归问题，通常采用的是方差或者最小二乘拟合。
一般不需要feature engineering、调参等繁琐的步骤。