机器学习面试制胜的20个问题
问题1：偏差和方差之间有什么权衡？
Q2- 监督式机器学习和非监督式机器学习有什么区别？
Q3- KNN 与 k-means 聚类有何不同？
Q4- 请定义精确率和召回率。
Q5- 什么是贝叶斯定理？它在机器学习领域有什么用途？
Q6- 为什么说“朴素”贝叶斯算法是朴素的？
Q7-解释L1正则化和L2正则化的区别。
Q8- 第一类错误和第二类错误有什么区别？
Q9- 概率和可能性有什么区别？
Q10- 什么是深度学习？它与其他机器学习算法有何不同？
Q11- 生成模型和判别模型有什么区别？
Q12- 如何对决策树进行修剪？
Q13- 对于时间序列数据集，你会使用哪种交叉验证技术？
Q14- 什么是F1分数？你会如何使用它？
Q15- 如何处理不平衡数据集？
Q16- 如何确保模型不会过度拟合？
Q17- 什么是“内核技巧”？它有什么用？
Q18- 如何处理数据集中的缺失或损坏数据？
Q19- 你会采用哪些评估方法来衡量机器学习模型的有效性？
Q20-解释ROC曲线的工作原理。
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问题1：偏差和方差之间有什么权衡？
偏差是指由于学习算法中存在错误或过于简单的假设而导致的误差。这会导致模型欠拟合数据，使其难以获得较高的预测准确率，也难以将训练集上的知识推广到测试集上。
方差是指由于学习算法过于复杂而导致的误差。这会导致算法对训练数据中高度波动的敏感度很高，从而造成模型过拟合。训练数据中过多的噪声会使模型难以有效拟合测试数据。
偏差-方差分解本质上是将任何算法的学习误差分解为偏差、方差以及由于底层数据集噪声导致的少量不可约误差。简而言之，如果模型更复杂、变量更多，偏差会减小，但方差会增加——为了获得最佳的误差最小化，必须在偏差和方差之间进行权衡。模型中既不能有过高的偏差，也不能有过高的方差。
Q2- 监督式机器学习和非监督式机器学习有什么区别？
监督学习需要使用带标签的数据进行训练。例如，要进行分类（一种监督学习任务），首先需要对用于训练模型的数据进行标签标注，以便模型能够将数据分类到已标注的组中。相比之下，无监督学习则不需要显式地标注数据。
Q3- KNN 与 k-means 聚类有何不同？
K近邻（KNN）是一种监督分类算法，而k均值聚类是一种无监督聚类算法。虽然它们的机制乍看之下相似，但实际上，K近邻算法需要已标注的数据才能工作，以便将未标注的点分类到相应的类别中（因此称为“最近邻”）。而k均值聚类只需要一组未标注的点和一个阈值：该算法会接收这些未标注的点，并通过计算不同点之间距离的平均值来逐步学习如何将它们聚类成不同的组。
关键的区别在于，KNN需要已标注的点，因此属于监督学习；而k均值聚类则不需要，因此属于无监督学习。
Q4- 请定义精确率和召回率。
召回率也称为真正率：模型声称的正例数量与整个数据集中实际存在的正例数量之比。
精确度也称为阳性预测值，它是衡量模型准确预测的阳性数量与实际预测的阳性数量之比。
理解召回率和精确率，可以举个例子：假设你预测一箱10个苹果中有10个苹果和5个橙子。你的召回率是100%（实际上有10个苹果，你也预测了10个），但精确率只有66.7%，因为在你预测的15个事件中，只有10个（苹果）是正确的。
Q5- 什么是贝叶斯定理？它在机器学习领域有什么用途？
贝叶斯定理给出了在已知先验知识的情况下，事件发生的后验概率。
从数学角度来说，它表示为特定条件样本的真阳性率除以总体假阳性率与该条件真阳性率之和。假设你做流感检测后有 60% 的概率实际患上流感，但在所有流感患者中，检测结果为假阳性的概率为 50%，而总体人群患流感的概率仅为 5%。那么，你实际患上流感的概率真的会是 60% 吗？
贝叶斯定理的答案是否定的。它表明，你患流感的概率为 (0.6 * 0.05) (条件样本的真阳性率) / (0.6*0.05)(条件样本的真阳性率) + (0.5*0.95) (总体的假阳性率) = 0.0594 或 5.94%。
贝叶斯定理是机器学习的一个分支的基础，其中最著名的分支包括朴素贝叶斯分类器。
Q6- 为什么说“朴素”贝叶斯算法是朴素的？
尽管朴素贝叶斯在实际应用中颇有建树，尤其是在文本挖掘领域，但它之所以被称为“朴素”，是因为它做了一个在现实数据中几乎不可能实现的假设：条件概率被计算为各个组成部分概率的纯乘积。这意味着特征之间绝对独立——而这在现实生活中几乎不可能得到满足。
一个朴素贝叶斯分类器如果发现你喜欢酸黄瓜和冰淇淋，很可能会天真地向你推荐酸黄瓜冰淇淋。
Q7-解释L1正则化和L2正则化的区别。
L2 正则化倾向于将误差分散到所有项中，而 L1 正则化则更偏向二元/稀疏性，许多变量的权重要么被赋予 1，要么被赋予 0。L1 对应于对项设置拉普拉斯先验，而 L2 对应于高斯先验。
Q8- 第一类错误和第二类错误有什么区别？
第一类错误是假阳性，第二类错误是假阴性。
简而言之，第一类错误是指声称某事发生了而实际上并没有发生，而第二类错误是指声称什么都没发生而实际上发生了。
一个巧妙的思考方式是，把第一类错误想象成告诉一个男人他怀孕了，而第二类错误则意味着你告诉一个孕妇她没有怀孕。
Q9- 概率和可能性有什么区别？
通俗地说，概率就是所有元素归一化后的总和为 1 的量，这种归一化可以是模型本身固有的，也可以是通过模型的构建方式实现的。概率定义了一种分布。
似然性可以用来衡量事件发生的可能性，并比较两个事件哪个更有可能发生。但它并非概率，也无法定义概率分布。
详细解释请参考 stats.stackexchange 上的这个回答。
答案取决于你处理的是离散型随机变量还是连续型随机变量。因此，我会根据情况分开回答。我假设你想要一些技术细节，而不是通俗易懂的解释。
离散随机变量
假设你有一个随机过程，它需要……
Q10- 什么是深度学习？它与其他机器学习算法有何不同？
深度学习是机器学习的一个子集，它关注神经网络：如何利用反向传播算法和神经科学的某些原理，更精确地对大量未标记或半结构化数据进行建模。从这个意义上讲，深度学习是一种无监督学习算法，它通过使用神经网络来学习数据的表征。
Q11- 生成模型和判别模型有什么区别？
生成模型学习数据类别，而判别模型则学习区分不同数据类别。判别模型在分类任务上通常优于生成模型。
一般来说，判别模型对类别之间的决策边界进行建模。生成模型则显式地对每个类别的实际分布进行建模。最终，两者都在预测条件概率，但它们学习到的概率却不同。
生成模型学习联合概率分布 p(x,y)。判别模型学习条件概率分布 p(y|x)。
生成模型的例子有：朴素贝叶斯模型和隐马尔可夫模型。判别模型的例子有：逻辑回归和支持向量机。
Q12- 如何对决策树进行修剪？
决策树剪枝是指移除预测能力较弱的分支，以降低模型复杂度并提高预测精度。剪枝可以采用自下而上和自上而下的方法，例如误差降低剪枝和成本复杂度剪枝。
减少误差剪枝或许是最简单的版本。如果一个节点不会降低预测准确率，则保留它，这意味着移除该节点的子树并将其设为叶节点。虽然简单，但这种启发式方法实际上非常接近于以最大准确率为目标的优化方法。
Q13- 对于时间序列数据集，你会使用哪种交叉验证技术？
与其使用标准的 k 折交叉验证，不如注意时间序列数据并非随机分布——它本质上是按时间顺序排列的。例如，如果某种模式在后期出现，即使这种模式在早期并不存在，你的模型仍然可能将其识别出来！
你需要使用类似前向链接的方法，这样你就可以先基于过去的数据进行建模，然后再查看未来的数据。
• 第 1 折：训练集 [1]，测试集 [2]
• 第 2 折：训练集 [1 2]，测试集 [3]
• 第 3 折：训练集 [1 2 3]，测试集 [4]
• 第 4 折：训练集 [1 2 3 4]，测试集 [5]
• 第 5 折：训练集 [1 2 3 4 5]，测试集 [6]
Q14- 什么是F1分数？你会如何使用它？
F1 分数是衡量模型性能的指标。它是模型精确率和召回率的加权平均值，结果接近 1 表示最佳，接近 0 表示最差。它适用于分类测试，因为在这些测试中，真阴性 (True-Nep.) 的影响可以忽略不计。
Q15- 如何处理不平衡数据集？
数据集不平衡是指，例如，在一个分类测试中，90% 的数据都属于某一类。这会导致问题：如果对另一类数据没有预测能力，即使准确率达到 90%，结果也可能存在偏差！以下是一些解决此问题的策略：
1. 收集更多数据以平衡数据集中的不平衡情况。2
. 对数据集进行重采样以校正不平衡。3
. 尝试使用完全不同的算法处理数据集。
Q16- 如何确保模型不会过度拟合？
避免过拟合主要有三种方法：
1. 简化模型：减少模型中的变量和参数，从而降低方差，并消除训练数据中的部分噪声。2
. 使用交叉验证技术，例如 k 折交叉验证。3
. 使用正则化技术，例如 LASSO，对可能导致过拟合的模型参数进行惩罚。
Q17- 什么是“内核技巧”？它有什么用？
核技巧涉及核函数，它可以在高维空间中实现，而无需显式计算该维度内点的坐标：相反，核函数计算特征空间中所有数据对图像之间的内积。
它允许我们在原始特征空间中进行操作，而无需计算数据在高维空间中的坐标。
这使得它们具备一个非常有用的特性：能够以比显式计算更高维度坐标更低的计算成本来计算更高维度的坐标。许多算法都可以用内积来表示。利用核技巧，我们可以有效地使用低维数据在高维空间中运行算法。
然而，需要牢记的一点是，当我们把数据映射到更高维度时，模型可能会过拟合。因此，选择合适的核函数（包括合适的参数）和正则化至关重要。
Q18- 如何处理数据集中的缺失或损坏数据？
你可能会在数据集中发现缺失/损坏的数据，然后可以选择删除这些行或列，或者决定用另一个值替换它们。
在 Pandas 中，有两个非常有用的方法：isnull() 和 dropna()，它们可以帮助您查找包含缺失或损坏数据的数据列，并删除这些值。如果您想用占位符值（例如 0）填充无效值，可以使用 fillna() 方法。
Q19- 你会采用哪些评估方法来衡量机器学习模型的有效性？
首先，你需要将数据集拆分为训练集和测试集，或者使用交叉验证技术将数据集进一步细分为包含训练集和测试集的复合集。然后，你应该选择合适的性能指标。你可以使用诸如 F1 分数、准确率和混淆矩阵之类的指标。
Q20-解释ROC曲线的工作原理。
ROC（受试者工作特征）曲线是不同阈值下真阳性率和假阳性率对比的图形表示。它通常被用作衡量模型灵敏度（真阳性）与误报率（假阳性）之间权衡的指标。
文章来源：https://dev.to/amananandrai/20-questions-to-excel-in-machine-learning-interview-1g3j