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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。
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。
ai面试题目及最佳答案人工智能（Artificial Intelligence）作为一门前沿的学科和技术领域，在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
对于想要从事人工智能相关工作的求职者而言，AI面试题目将是一个必不可少的环节。
本文将探讨一些常见的AI面试题目，并为每个问题给出最佳答案。
1. 请解释什么是人工智能（Artificial Intelligence）？最佳答案：人工智能是一门研究如何使计算机能够模仿、执行人类智能的学科。
它致力于开发和构建能够感知、理解、学习、推理、决策和交互的智能系统。
人工智能的核心目标是模拟人类的认知和决策过程，以实现自动化的智能行为。
2. 请解释什么是机器学习（Machine Learning）？最佳答案：机器学习是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够通过分析和理解数据来学习和改进。
它通过构建和训练具有自适应能力的模型，让计算机能够从经验中学习，从而自动地进行分类、预测和决策。
机器学习是实现人工智能的关键技术之一。
3. 请解释什么是深度学习（Deep Learning）？最佳答案：深度学习是机器学习的一个分支，其目的是让计算机能够模拟人类大脑神经网络的工作原理。
它通过构建深层次的神经网络结构，让计算机能够自动地学习和提取数据中的特征，并进行高级的模式识别和决策。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
4. 请解释什么是监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）？最佳答案：监督学习是机器学习中的一种方法，它利用带有标签的训练数据来训练模型，并通过比较模型的输出和真实标签来进行学习和调整。
无监督学习则是利用没有标签的训练数据来学习和发现数据的内在结构和模式，不需要事先给定标签。
5. 请谈谈机器学习中的模型评估方法。
最佳答案：在机器学习中，模型评估是衡量模型性能和准确性的关键步骤。
常用的评估方法包括训练集和测试集的划分、交叉验证和混淆矩阵等。
ai面试题库及答案在这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）作为一个热门话题，备受关注。
随之而来的是越来越多企业和机构开始采用人工智能技术，因此对于AI相关职位的求职者来说，面试也变得尤为重要。
为了帮助求职者更好地应对AI面试，许多公司和网站汇集了一系列的AI面试题库及答案，希望能够帮助求职者更好地备战面试。
一、AI面试题库1. 介绍一下什么是人工智能（AI）？2. 请解释一下机器学习和深度学习的区别？3. 你了解哪些常用的人工智能算法？4. 请简要介绍一下强化学习的原理及应用？5. 如何评估一个机器学习模型的性能？6. 请谈谈你对自然语言处理（NLP）的理解及其在现实中的应用？7. 什么是神经网络？请说明其工作原理。
8. 你对监督学习和无监督学习有什么理解？请举例说明。
9. 请简要介绍一下卷积神经网络（CNN）及其在计算机视觉领域的应用。
10. 作为一个AI工程师，你认为数据清洗和特征提取的重要性是什么？二、AI面试题库答案1. 人工智能是指利用计算机科学模拟人类智能的一种技术。
2. 机器学习是一种应用技术，深度学习则是机器学习的一个分支，是一种通过神经网络模拟人脑进行学习的技术。
3. 常用的人工智能算法包括决策树、支持向量机、K近邻算法等。
4. 强化学习是一种通过智能体与环境进行交互学习的技术，应用于许多领域，如游戏、机器人控制等。
5. 一个机器学习模型的性能评估通常通过准确率、召回率、F1-score等指标来衡量。
6. 自然语言处理是指计算机处理和分析人类自然语言的一种技术，常见应用如智能客服、智能翻译等。
7. 神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的技术，通过神经元之间的连接实现信息传递和处理。
8. 监督学习是一种通过标记数据进行训练的学习方式，无监督学习则是在没有标记数据的情况下进行学习。
9. 卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的神经网络模型，被广泛应用于图像识别、人脸识别等领域。
10. 数据清洗和特征提取是机器学习模型中非常重要的环节，可以影响模型的性能和准确度。
人工智能行业面试问题及答案【人工智能行业面试问题及答案】一、介绍部分在人工智能行业中进行面试时，面试官通常会采用一些问题来评估应聘者的技能和知识。
本文将为你详细介绍一些常见的人工智能行业面试问题及答案，帮助你在面试过程中更好地准备。
二、技术问题1. 请解释人工智能是什么？人工智能是一门研究如何使计算机能够完成人类智能水平的任务的学科。
它通过模拟和理解人类智能的各个方面，包括语言理解、目标实现、学习和推理等，从而赋予计算机处理复杂问题的能力。
2. 请解释机器学习是什么，它的工作原理是什么？机器学习是一种人工智能的分支，它通过使用大量数据和算法，使计算机能够从中学习和改进，而无需明确的编程指令。
其工作原理是通过训练机器学习模型来识别数据中的模式和规律，并根据这些模式和规律做出预测或者做出决策。
3. 请问有哪些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、朴素贝叶斯、支持向量机、聚类算法等。
4. 请解释深度学习是什么，它与机器学习有何不同？深度学习是机器学习的一个特定分支，它通过构建深层神经网络来模拟人类大脑的工作原理。
与机器学习相比，深度学习需要更多的数据和计算资源，并在处理复杂任务时取得了更好的性能。
5. 如果模型的预测性能不佳，你会如何优化模型？在优化模型时，可以考虑以下几个方面：- 通过增加更多的训练数据来改善模型的泛化能力；- 调整模型的超参数，例如学习率、正则化系数等；- 尝试使用不同的模型结构或者其他算法；- 进行特征选择或者特征工程来提取更有用的特征；- 使用模型集成的方法，如随机森林或者集成学习等。
三、行业问题1. 请问你对当前人工智能行业有什么了解？回答时可以提及当前人工智能在各个领域的应用，例如自动驾驶、医疗诊断、自然语言处理等。
还可以谈论行业的发展趋势和挑战等。
2. 你认为人工智能会对就业市场产生什么影响？可以指出人工智能在某些领域可能取代部分传统工作，但同时也会创造出新的工作岗位。
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。
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。
人工智能工程师常见面试题在当今科技飞速发展的时代，人工智能领域的热度持续攀升，越来越多的求职者希望能在这个充满挑战和机遇的领域中一展身手。
而对于招聘方来说，如何筛选出合适的人工智能工程师成为了一项重要任务。
面试环节中的各种问题，便是评估求职者能力和素质的关键手段。
接下来，让我们一起探讨一些人工智能工程师常见的面试题。
一、基础知识类1、请简要介绍一下人工智能的定义和发展历程。
这个问题旨在考察求职者对人工智能这一领域的宏观理解。
一个优秀的人工智能工程师应该对人工智能的概念有清晰的认识，并且了解其从诞生到如今的发展脉络。
2、什么是机器学习？它与人工智能有什么关系？机器学习是人工智能的核心组成部分，了解求职者对机器学习的理解程度，可以判断其在人工智能领域的基础是否扎实。
3、解释一下监督学习、无监督学习和强化学习的区别。
这三种学习方式是机器学习中的重要概念，能够清晰地阐述它们的区别，显示出求职者对不同学习方法的掌握程度。
二、技术能力类1、谈谈你熟悉的一种深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch，并说明其优缺点。
实际工作中，熟练掌握一种或多种深度学习框架是必不可少的技能。
通过这个问题，可以了解求职者在实际项目中的经验和对技术的评价能力。
2、如何处理数据中的缺失值？数据处理是人工智能项目中的重要环节，处理缺失值是常见的问题之一。
求职者的回答能够反映其数据处理的能力和经验。
3、介绍一种你使用过的模型压缩技术，并说明其应用场景。
模型压缩对于在资源有限的设备上部署人工智能模型至关重要，这能考察求职者在优化模型方面的能力。
三、项目经验类1、请描述一个你参与过的最具挑战性的人工智能项目，你在其中承担的角色是什么，以及你是如何克服困难的？通过这个问题，可以了解求职者在实际项目中的应对能力、团队协作能力以及解决问题的思路。
2、在项目中，如何评估模型的性能？你采用了哪些指标？模型评估是确保项目成功的关键步骤，求职者对评估指标的选择和理解能反映其项目经验的深度和广度。
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。
50道高频人工智能面试题汇总随着人工智能技术的不断发展和应用，越来越多的企业开始寻求具备相关技能的人才。
作为应聘者，如果能够回答下面这些高频人工智能面试题，无疑将增加自己在竞争中的优势。
1. 简述一下人工智能的发展历程及未来发展趋势。
2. 什么是机器学习？其主要的分类有哪些？3. 请解释一下监督学习与无监督学习的区别。
4. 什么是深度学习？它有哪些主要的应用场景？5. 请简述一下卷积神经网络（CNN）的工作原理。
6. 请简述一下循环神经网络（RNN）的工作原理。
7. 什么是自然语言处理（NLP）？请举例说明NLP的应用场景。
8. 请介绍一下聚类算法，以及如何评估聚类结果。
9. 什么是回归问题？请简述一下回归问题的求解方法。
10. 模型的泛化能力是指什么？如何提高模型的泛化能力？11. 请解释一下过拟合与欠拟合的概念，并提出应对方法。
12. 模型的预测准确率是怎么定义的？如何评估一个模型的预测准确率？13. 什么是决策树？请简述决策树的构建方法。
14. 请简述一下支持向量机（SVM）的原理以及应用场景。
15. 什么是随机森林？请简述随机森林的工作原理。
16. 集成学习是怎么工作的？有哪些常见的方法？17. 什么是强化学习？请举例说明强化学习的应用场景。
18. 请介绍一下半监督学习以及其使用场景。
19. 什么是迁移学习？请简述一下迁移学习的原理。
20. 请介绍一下人工神经元的结构及其在神经网络中的作用。
21. 什么是梯度下降？请介绍一下梯度下降的主要优化算法。
22. 请介绍一下反向传播算法，以及如何应用于神经网络中。
23. 什么是批处理和在线学习？它们有哪些区别？24. 请介绍一下卷积神经网络中的反卷积\/转置卷积。
25. 什么是卷积漏斗（convolutional funnel）？26. 简述神经网络中的丢弃（dropout）算法。
27. 请介绍一下卷积神经网络中的池化（pooling）操作。
28. 请介绍一下循环神经网络中的门控循环单元（GRU）。
人工智能领域的机器学习面试题如果您对技术感兴趣并且正在寻找涉及数据科学的工作，那么您很可能已经听说过机器学习。
这个词笼罩着神秘的气氛-许多人对这个概念本身感到困惑。
但是，如果您正在寻找如何成为AI工程师或商业智能开发人员，则可能对机器学习及其周围的一切非常熟悉。
但是，如果您想为该工作评分，则必须准备一份工作面试。
还有什么比修订机器学习面试问题更好的准备方法呢？在本教程中，我们将研究一些有关机器学习的最受欢迎的面试问题。
我们将介绍基本知识和高级知识，因此请抓住思路，让我们继续前进。
机器学习的主要方面最好的方法是从最基本的机器学习工程师面试问题开始。
这些是您在面试开始时可以期望得到的。
通过这种方式，雇主希望查看您是否具有批判性思维能力，并能够形成自己的凝聚力思想。
这就是为什么许多这样的问题将基于定义，比较，解释等等的原因。
问题1：描述“机器学习”。
您的绝大多数雇主可能会首先问您与此类似的问题。
这样做有两个原因。
首先，您的面试官无法继续进行其他一般性的机器学习面试问题，直到他们看到您是否首先了解什么是“机器学习”。
此外，您的回答方式将显示您对定义的理解程度，或者换句话说，您可以以一种易于理解的方式很好地解释一个困难的话题。
如果您只花了整整一个晚上从某个随机科学杂志上记下来的20根内衬，那么与您想办法自己解释的情况相比，它可能会给您带来更少的信誉。
那么……什么是机器学习？描述机器学习的最简单，最容易理解的方法可能是将其称为AI开发的特定哲学。
这是一个科学领域，涉及如何使机器能够从提供给他们的信息中学习，而无需事先进行编程。
问题2：什么是“深度学习”？由于深度学习与机器学习息息相关，因此您甚至可能会遇到跨深度学习和机器学习面试的问题。
深度学习是机器学习的一个分支。
科学的这一方面与使机器的神经网络尽可能类似于人的大脑有关。
问题3：“类型1”和“类型2”错误有什么区别？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。
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1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。
完成此操作的方法是保留目标不变或将其更改为已知的目标。
问题5：为什么叫“朴素贝叶斯”？朴素贝叶斯之所以被称为朴素，是因为它的思维方式。
假定数据集中的每个元素的重要性相同。
不用说，在日常情况下很少如此。
问题6：深层网络或浅层网络哪个更??好？您可以将其归类为比较机器学习面试问题之一，因为您必须对这两个网络有相当的了解，还必须能够对它们进行比较以找到明显的区别。
深度网络通常被认为是更好的选择。
这仅仅是因为它们由更多层组成，其中大多数层都是隐藏的–这有助于深度网络提取并构建更好的功能。
问题7：什么是“傅立叶变换”？“傅立叶变换”方法用于将简单的通用函数转换为所谓的超函数。
如果这是您想进一步扩展的机器学习面试问题之一，则可以将其与汽车拆解并查看所制造的所有不同零部件的情况进行比较。
在......之外。
问题8：什么是“卷积网络”？通常，简单的网络使用连接的层来执行其过程。
反过来，卷积网络是那些，而是采用连接层，使用卷积的。
人们偏爱使用卷积网络而不是标准的连接层网络的主要原因是，卷积网络具有较少的归因于它们的参数。
问题9：我们应该了解“真实阳性率”和“召回率”之间的相关性吗？尽管这听起来像是更高级的机器学习面试问题之一，但答案非常简单。
这两个指标完全相同。
我们可以通过查看他们的公式TP / TP + FN来看到这一点。
问题10：什么是“反向传播”？反向传播本身就是一个花哨的术语，它只是一种训练多层神经网络的方法。
我们将通过从该方法的最末端获取“错误”并将其放置在网络中的每个权重之内，使用该方法来训练网络。
这样，机器就有机会有效地应用其计算。
问题11：如果仅使用“验证集”而不应用“测试集”会怎样？在机器学习面试问题中，这个问题可能会变得更棘手。
如果仅应用验证集，它将无法提供您要测试的模型的所有度量的准确估计。
这是因为“测试集”用于测试该模型在截至该时间点尚未遇到的示例中的性能。
因此，可以说，如果删除测试集，则会自动破坏可能有效的测试结果。
问题12：演绎和归纳机器学习有什么区别？主要区别在于它们的开始方式。
归纳式机器学习始于得出结论的示例。
演绎式机器学习从结论开始，然后通过推论该结论是对还是错来进行学习。
问题13：方差和偏差在机器学习中如何发挥作用？它们都是错误。
差异是一个错误，是机器学习算法过于复杂的结果。
偏差是一种错误，是由于学习算法中的假设有误而导致的。
不要混淆这些内容，因为在跟随机器学习面试问题时您将需要记住它们。
问题14：什么是监督学习，它与无监督学习有何区别？监督式机器学习是一个过程，其中输出被反馈到计算机中，供软件从中学习并在下一次获得更准确的结果。
无监督机器学习意味着计算机将无需初始培训就可以学习，这是对有监督的机器学习的替代方法，其中“机器”接受了初始培训。
问题15：如何为分类问题选择算法？在这种情况下，答案取决于所需的准确性程度和训练集的大小。
如果训练集较小，建议选择低方差/高偏差分类器。
如果情况相反，则训练集很大，那么您应该选择高方差和低偏差的分类器。
高级机器学习面试题现在，您对一般的机器学习以及在工作面试中可以期望的基本机器和深度学习面试问题类型有了一些了解，我们可以继续学习更高级的内容。
但是，不要上当。
您的雇主很可能不会要求您建立一个自给自足的AI系统，也不会写一本长达300页的书来介绍您学习深度学习的所有不同方式。
在这种情况下，“高级”仅意味着问题将变得有点棘手-您可能会被要求为您的答案提供进一步的解释，举一些例子等。
因此，请放心，放松并直接进入它。
问题1：“生成”模型和“区别”模型之间有什么区别？尽管这听起来像是机器学习面试技巧中的棘手问题之一，但您的雇主很可能只想知道这些模型如何处理数据。
一个生成模式，顾名思义，是要付出努力和学习它提供的不同类别的数据。
与此相反，判别模型将仅研究各种数据类别之间的差异。
开发人员和工程师通常更喜欢使用区分模型，因为它倾向于更快，更高效地处理其任务。
问题2：解释“交叉验证”和“分层交叉验证”之间的区别。
简单的交叉验证用于在训练期间和验证集之间随机分离数据。
分层交叉验证的作用相同，但是没有随机变量 -它确实跟踪并保留了训练与验证测试的比率。
这是可能很容易混淆的那些机器学习面试问题之一，所以请当心！问题3：在什么情况下应该使用“套索”和“里奇”回归？这属于高级机器学习工程师面试问题，主要是因为您确实需要一些有关两种回归类型的深入知识才能提供有效的答案。
该套索回归可以执行选择变量和收缩参数的两者的功能，而岭回归只能用于后者。
考虑到这一点，当您只有几个变量且影响很大时，很可能会使用Lasso回归。
反过来，当有许多小变量时，应使用Ridge回归。
这是，你可以与你的答案扩大后，不只是给一个通用的机器学习面试问题一个很好的例子一个班轮。
问题4：什么是“ F1”？不，您只需按一下即可获得答案，这不是键盘上的键。
在F1成绩是你的模型只是做得如何测量。
任何接近“1 ”标记的东西都很好，任何低于“0,5 ”标记的东西都应该进行处理。
问题5：在大多数情况下，合奏或单个模型中的哪一个得分较高？乐团通常会提供更高的分数。
这是因为它们只是各种模型的组合，可以预测一个特定的结果。
模型越多，它们可以分类的错误就越多-最终预测得分将越好。
问题6：“相关”和“协方差”之间有什么区别？仅当您不知道这两个相关性如何时（这不是双关语），这才是高级机器学习面试问题之一。
但是，如果您确实知道，答案就非常简单：协方差一旦标准化就成为一个相关性。
问题7：描述一个“不平衡的数据集”。
一种不平衡数据集是一组，测试后，带回来的结果，超过一半的整个信息驻扎在短短的一类。
如何避免这种情况？嗯，有几个简单的解决方案–要么使用不同的算法再次执行测试，要么尝试测试更多的数据，以使结果均匀。
问题8：什么是“数据标准化”？还记得我们在之前的机器学习面试问题中谈到“反向传播”吗？很好，数据规范化用于最小化反向传播过程中的数据冗余。
它允许用户在自己认为合适的情况下重新缩放不同的值，从而消除了可能的冗余问题。
问题9：您能否捕获分类变量和连续变量之间的相关性？可以，但是您必须使用所谓的协方差分析（ANCOVA）方法。
使用它，您可以捕获相关性。
问题10：激活功能有什么作用？此功能允许您通过引入非线性学习方法来使您的网络多样化。
这样做是为了帮助您的机器学习如何更轻松地处理困难的过程。
结论在本教程中，我们研究了有关机器学习的面试问题。
我们从基础开始，后来涵盖了一些在工作面试中可能会收到的更高级的机器学习面试问题和答案。
无论您是要寻找IT专家还是机器学习AI专家，请尽力修改并记住ML的基础知识。
当然，我们只是简单地触及了冰山一角，但如果您是认真地学习这些问题及其答案的，则至少应就可以从面试中获得的期望形成一个总体思路。
