题库机器学习专项面试题型介绍及解析--第6期

数据科学机器学习常见⾯试题答案，建议收藏导读：本⽂盘点了数据科学和机器学习⾯试中的常见问题的答案。

作者：Kartik Singh翻译：王⾬桐来源：数据派THU（ID：DatapiTHU）技术的不断进步使得数据和信息的产⽣速度今⾮昔⽐，并且呈现出继续增长的趋势。

此外，⽬前对解释、分析和使⽤这些数据的技术⼈员需求也很⾼，这在未来⼏年内会呈指数增长。

这些新⾓⾊涵盖了从战略、运营到管理的所有⽅⾯。

因此，当前和未来的需求将需要更多的数据科学家、数据⼯程师、数据战略家和⾸席数据官这样类似的⾓⾊。

本⽂将着眼于不同类型的⾯试问题。

如果您计划向数据科学领域转⾏，这些问题⼀定会有所帮助。

01在统计学研究中，统计学中最常见的三个“平均值”是均值，中位数和众数。

1. 算术平均值它是统计学中的⼀个重要概念。

算术平均值也可称为平均值，它是通过将两个或多个数字/变量相加，然后将总和除以数字/变量的总数⽽获得的数量或变量。

2. 中位数中位数也是观察⼀组数据平均情况的⼀种⽅法。

它是⼀组数字的中间数字。

结果有两种可能性，因为数据总数可能是奇数，也可能是偶数。

如果总数是奇数，则将组中的数字从最⼩到最⼤排列。

中位数恰好是位于中间的数，两侧的数量相等。

如果总数是偶数，则按顺序排列数字并选择两个中间数字并加上它们然后除以2，它将是该组的中位数。

3. 众数众数也是观察平均情况的⽅法之⼀。

众数是⼀个数字，指在⼀组数字中出现最多的数字。

有些数列可能没有任何众数；有些可能有两个众数，称为双峰数列。

4. 标准差（Sigma，s）标准差⽤于衡量数据在统计数据中的离散程度。

5. 回归回归是统计建模中的⼀种分析⽅法。

这是衡量变量间关系的统计过程；它决定了⼀个变量和⼀系列其他⾃变量之间关系的强度。

02统计学的两个主要分⽀是描述性统计和推断性统计。

6. 描述性统计描述性统计使⽤类似均值或标准差的指数来总结样本数据。

描述性统计⽅法包括展⽰、组织和描述数据。

7. 推断性统计8. 统计的应⽤领域结合数据分析，统计可以⽤于分析数据，并帮助企业做出正确的决策。

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。

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。

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。

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。

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。

机器学习⾯试题总结（笔记）⼀⾯试题概述⾯试的时候，⾯试官会结合你的回答和你的简历来询问你，所以在写简历的时候，简历上所写的所有内容在写的时候必须⾃⼰反问⼀下⾃⼰，这个知识点懂不懂。

⾯试其实是⼀个沟通技巧的考量，在⾯试的时候要“灵活”；在有⼀些问题上，如果不会，那么直接说不会就可以；但是在⼀些⽐较关键的问题上，如果这个算法不会，最好可以稍微的提⼀下相关的算法，灵活回答。

机器学习/⼈⼯智能相关岗位在招聘⼈员的时候，主要考量的指标有以下⼏个⽅⾯：①算法的思维能⼒②基本的算法原理③编程能⼒④数据结构能⼒(扩展了解)⼆机器学习⾯试题(问法)1.请介绍⼀下你熟悉的机器学习模型或算法？2.请介绍**算法或模型原理？(⼀般都是简历上的)3.请描述⼀下**算法和**算法有什么区别？(⼀般是简历上或者⾯试过程中问到的算法内容)4.这些算法模型你是不是都使⽤过？都⽤于那些应⽤场景？5.在**应⽤场景中，你使⽤**算法的时候，遇到了那些问题？最终是如何解决的？6.在**应⽤场景中，你们为什么不使⽤**算法？7.你觉得在**应⽤场景中，使⽤**算法效果如何？三机器学习⾯试题1. 什么是机器学习过拟合？所谓过拟合,就是指模型在训练集上的效果很好,在测试集上的预测效果很差.2. 如何避免过拟合问题？1. 重采样bootstrap2. L1,l2正则化3. 决策树的剪枝操作4. 交叉验证3.什么是机器学习的⽋拟合？所谓⽋拟合就是模型复杂度低或者数据集太⼩,对模型数据的拟合程度不⾼,因此模型在训练集上的效果就不好.4. 如何避免⽋拟合问题？1.增加样本的数量2.增加样本特征的个数3.可以进⾏特征维度扩展5.什么是交叉验证？交叉验证的作⽤是什么？交叉验证就是将原始数据集(dataset)划分为两个部分.⼀部分为训练集⽤来训练模型,另外⼀部分作为测试集测试模型效果.作⽤: 1）交叉验证是⽤来评估模型在新的数据集上的预测效果,也可以⼀定程度上减⼩模型的过拟合2）还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。

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)。

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。