面試必過(guò)-50個(gè)最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題

1、50個(gè)最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題機(jī)器學(xué)習(xí)是近年來(lái)強(qiáng)大的技術(shù)進(jìn)步之一。機(jī)器學(xué)習(xí)的普及為組織改變以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策為重點(diǎn)提供了主要支持。因此，您會(huì)發(fā)現(xiàn)對(duì)精通機(jī)器學(xué)習(xí)的專(zhuān)業(yè)人員的突出需求。因此,您還可以通過(guò)簡(jiǎn)單的Google搜索找到正在尋找機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題的候選人！由于機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)觀點(diǎn)正在逐漸發(fā)展，面試過(guò)程也涉及某些變化。幾年前，有關(guān)設(shè)計(jì)卷積網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)可能使您獲得了機(jī)器學(xué)習(xí)中有希望的工作。但是，時(shí)代已經(jīng)改變。如今,機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)算法，概率，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等抱有更大的期望。因此，候選人需要全 面準(zhǔn)備頂級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)面試題。眾所周知，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)是緊密相關(guān)的學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)工程師是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù) 科學(xué)領(lǐng)

2、域的最高職位之一。因此，我們對(duì)頂級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題的關(guān)注并非徒勞。在2019 年，機(jī)器學(xué)習(xí)工程師每年平均可賺 146,085 美元，年增長(zhǎng)率高達(dá)344 %。因此，薪水的快速增長(zhǎng)和有希望的工作崗位的機(jī)會(huì)意味著需要更好地準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)面試。頂級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)答到目前為止，我們已經(jīng)討論了機(jī)器學(xué)習(xí)面試對(duì)您的IT事業(yè)的重要性。那么，您想在首次嘗試機(jī)器學(xué)習(xí)面試時(shí)取得成功嗎？如果是，那么您來(lái)對(duì)地方了！該討論將提出一些最佳的機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題。 討論的主要目的是為您的機(jī)器學(xué)習(xí)面試準(zhǔn)備提供一個(gè)可靠的工 具。通常，您會(huì)認(rèn)為針對(duì)新生的問(wèn)題非常容易，并且基本的ML知識(shí)將有所幫助。確實(shí)如此！面試官會(huì)詢(xún)問(wèn)機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題，以

3、尋找有經(jīng)驗(yàn)的候選人作為后續(xù)問(wèn)題。為什么？當(dāng)您 證明您的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)時(shí)，訪(fǎng)問(wèn)員可以嘗試更深入地研究您的能力。因此，全面準(zhǔn) 備最新的機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題可以幫助您成功通過(guò)面試。以下討論將針對(duì)五個(gè)不同類(lèi)別的機(jī)器學(xué)習(xí)面試提出問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題的每個(gè)類(lèi)別將包含10個(gè)條目，可以幫助您理解問(wèn)題的類(lèi)型。如果您很高興找到機(jī)器學(xué)習(xí)的工作，那么為什么要等待呢？開(kāi)始吧！數(shù)據(jù)工程師的機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題最受歡迎的面試問(wèn)題中的第一類(lèi)是針對(duì)數(shù)據(jù)工程師的機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題。由于機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)可以幫助數(shù)據(jù)工程師將他們的職業(yè)提升到一個(gè)新的水平，因此這里值得涵蓋這些問(wèn)題。因此，讓我們?yōu)閿?shù)據(jù)工程師解決最佳的機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題。.什么是機(jī)

4、器學(xué)習(xí)算法中的偏差？答：具有數(shù)據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)的候選人可以在最新的機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題中找到此條目。偏差是ML算法中的普遍錯(cuò)誤，主要是因?yàn)榧僭O(shè)過(guò)于簡(jiǎn)單。顧名思義，偏置誤差涉及對(duì)某些數(shù)據(jù)點(diǎn)的疏忽，從而導(dǎo)致較低的準(zhǔn)確性。偏差誤差使從訓(xùn)練集到測(cè)試集的概括知識(shí)的過(guò)程 變得復(fù)雜。.機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的方差誤差是什么意思？答案：方差錯(cuò)誤是在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中發(fā)現(xiàn)的，該算法非常復(fù)雜，難以理解。結(jié)果，您可 以在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中找到更大程度的變化。隨后，機(jī)器學(xué)習(xí)模型將使數(shù)據(jù)過(guò)擬合。止匕外，您 還會(huì)發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)多的噪聲，這完全不適合測(cè)試數(shù)據(jù)。.您可以定義偏差方差折衷嗎？答：偏差偏差的權(quán)衡無(wú)疑是數(shù)據(jù)工程師最重要的機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題之一。偏

5、差偏差的權(quán) 衡是用于管理學(xué)習(xí)錯(cuò)誤以及由基礎(chǔ)數(shù)據(jù)引起的噪聲的工具。偏差和方差之間的權(quán)衡會(huì)增加模型的復(fù)雜性。但是，您還可以觀察到偏差與偏差之間的折衷，從而大大降低了誤差。.您如何區(qū)分有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)？答：監(jiān)督學(xué)習(xí)意味著需要標(biāo)注形式的數(shù)據(jù)。監(jiān)督學(xué)習(xí)的一個(gè)例子是標(biāo)記數(shù)據(jù)并在必須對(duì) 數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)時(shí)對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)。但是，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要任何形式的顯式數(shù)據(jù)標(biāo)記。這 個(gè)簡(jiǎn)單的點(diǎn)可以很容易地將監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)區(qū)分開(kāi)。候選人可以在最新的機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題中輕松想到這個(gè)問(wèn)題。. k最近算法和k均值聚類(lèi)有什么區(qū)別？答：這是數(shù)據(jù)工程師經(jīng)常問(wèn)到的機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題之一。K最近算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)的范疇，k均值

6、聚類(lèi)屬于非監(jiān)督學(xué)習(xí)的范疇。兩種技術(shù)在外觀上看起來(lái)相似，盡管有顯著差異。這兩種技術(shù)之間最顯著的差異與有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)有關(guān)。K近鄰算法意味著監(jiān)督學(xué)習(xí)，從而建議需要明確標(biāo)記數(shù)據(jù)。另一方面， K-means 聚類(lèi)不需要任何形式的數(shù)據(jù)標(biāo)記。因此，您可以根據(jù)項(xiàng)目的需求實(shí)施任何技術(shù)。.什么是ROC曲線(xiàn)，它如何工作？答：接收器工作特性(ROC)曲線(xiàn)以圖形方式表示假陽(yáng)性率和真實(shí)陽(yáng)性率之間的對(duì)比水平。正確率和錯(cuò)誤率的估計(jì)值采用多個(gè)閾值。ROC非常適合作為衡量權(quán)衡和模型相關(guān)靈敏度的代理。根據(jù)靈敏度和權(quán)衡的測(cè)量，曲線(xiàn)可以觸發(fā)錯(cuò)誤警報(bào)。.貝葉斯定理在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的重要性是什么？答：候選人應(yīng)該為數(shù)據(jù)工程師面試中的此類(lèi)

7、常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題做好充分的準(zhǔn)備。貝 葉斯定理可以根據(jù)先前的知識(shí)來(lái)幫助測(cè)量事件的后驗(yàn)概率。貝葉斯定理可以將錯(cuò)誤率的總和除以條件的真實(shí)正率。貝葉斯定理的公式是P (A | B ) = P (B | A ) P (A) / P (B)貝葉斯定理是數(shù)學(xué)中用于計(jì)算條件概率的理想工具。該定理的創(chuàng)建者是一位著名的數(shù)學(xué)家，名叫Thomas Bayes。許多人會(huì)發(fā)現(xiàn)貝葉斯定理令人困惑。但是，它也有助于深入了解主題并獲得有關(guān)該主題的卓有成效的見(jiàn)解。.什么是精度，什么是召回率？答：召回率是為特定總數(shù)的數(shù)據(jù)集確定的真實(shí)陽(yáng)性率的數(shù)量。精度涉及對(duì)模型要求的正 值與實(shí)際要求的正值的數(shù)量進(jìn)行比較的預(yù)測(cè)。您可以假設(shè)這是數(shù)學(xué)

8、概率的特殊情況。.您能否解釋L1和L2正則化之間的區(qū)別？答：候選人可以在面試中面對(duì)這個(gè)問(wèn)題，因?yàn)檫@是最新的機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題之一。L2正則化更有可能在所有條件之間傳遞誤差。另一方面，L1正則化是高度稀疏或二進(jìn)制的。L1正則化中的許多變量都涉及為其加權(quán)分配1或0。L1正則化的情況涉及在這些術(shù)語(yǔ)之前設(shè)置拉普拉斯算子。在 L2的情況下，重點(diǎn)是先于術(shù)語(yǔ)設(shè)置高斯。.什么是樸素貝葉斯？答：Naive Bayes是文本挖掘中實(shí)際應(yīng)用的理想選擇。但是，它還包含一個(gè)假設(shè)，即無(wú)法實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)。樸素貝葉斯涉及根據(jù)不同組成部分的各個(gè)概率的純乘積來(lái)計(jì)算條件 概率。在這種情況下，這種情況意味著對(duì)于實(shí)際上不可能或非常困難的功

9、能，它們是完 全獨(dú)立的。候選人應(yīng)該期待此類(lèi)后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題。數(shù)據(jù)科學(xué)家的機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題下一個(gè)類(lèi)別涉及針對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的最常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題。就像數(shù)據(jù)工程師一樣，數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色也基于他們與機(jī)器學(xué)習(xí)中的大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的技能。因此，讓我們來(lái)看一下數(shù)據(jù)科學(xué)家經(jīng)常問(wèn)到的機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題。. F1 分?jǐn)?shù)是多少，如何使用？答：您可以將F1分?jǐn)?shù)定義為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能度量。F1分?jǐn)?shù)是特定機(jī)器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性和召回率的加權(quán)平均值。結(jié)果的范圍從0到1不等，其中1表示最佳性能。F1分?jǐn)?shù)的應(yīng)用非常適合分類(lèi)測(cè)試，因?yàn)榉诸?lèi)測(cè)試不太關(guān)注真正的負(fù)面因素。.是否可以管理不平衡的數(shù)據(jù)集？如果是，怎么辦？答：這可能是數(shù)據(jù)

10、科學(xué)家訪(fǎng)談中最棘手的機(jī)器學(xué)習(xí)訪(fǎng)談問(wèn)題之一。在分類(lèi)測(cè)試和將90 %的數(shù)據(jù)分配到一個(gè)類(lèi)別中的情況下，會(huì)發(fā)現(xiàn)不平衡的數(shù)據(jù)集。結(jié)果，您會(huì)遇到問(wèn)題。如則大約90 %的準(zhǔn)確性可能會(huì)出現(xiàn)偏差。但是,則大約90 %的準(zhǔn)確性可能會(huì)出現(xiàn)偏差。但是,您可以嘗試收集更多數(shù)據(jù)以補(bǔ)償數(shù)據(jù)集中的不平衡。您也可以嘗試對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行重新采樣以糾正不平衡。最重要的是，您可以對(duì)數(shù)據(jù)集嘗試另一種完全不同的算法。此處的重 要因素是對(duì)不平衡數(shù)據(jù)集的負(fù)面影響的理解以及平衡不規(guī)則性的方法。. I類(lèi)錯(cuò)誤與II類(lèi)錯(cuò)誤有什么區(qū)別？答：在對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的采訪(fǎng)中發(fā)現(xiàn)這樣的基本問(wèn)題時(shí)，不要驚慌。面試官可能正在測(cè)試您對(duì)基本ML概念的了解，并確保您處于游戲的頂

11、端。類(lèi)型I錯(cuò)誤分類(lèi)為誤報(bào)，類(lèi)型II錯(cuò)誤分類(lèi)為誤報(bào)。這意味著，聲稱(chēng)某事實(shí)際上沒(méi)有發(fā)生時(shí)，將其歸類(lèi)為I類(lèi)錯(cuò)誤。另一方面，II型錯(cuò)誤則完全相反。當(dāng)您聲稱(chēng)某事實(shí)際上沒(méi)有發(fā)生時(shí)， 就會(huì)發(fā)生II型錯(cuò)誤?；旧?，I型錯(cuò)誤就像通知一個(gè)男人他懷孕了。另一方面，II型錯(cuò)誤就像告訴孕婦她沒(méi)有生孩子。.您知道傅里葉變換嗎？答：候選人還可以在數(shù)據(jù)科學(xué)家訪(fǎng)談中找到有關(guān)Fourier 變換的最新機(jī)器學(xué)習(xí)訪(fǎng)談問(wèn)題。傅里葉變換是將通用函數(shù)分解為對(duì)稱(chēng)函數(shù)的疊加的常用工具。簡(jiǎn)而言之，這就像從 提供給我們的菜中找出配方。傅里葉變換有助于找出匹配任何特定時(shí)間信號(hào)的一組循環(huán)速度，相位和幅度。傅里葉變換有助于將信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域。結(jié)果，從音頻信號(hào)甚至其他時(shí)間序列（如傳感器數(shù) 據(jù)）中提取特征變得更加容易。.深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)之間有什么區(qū)別？答：這是幾乎在每個(gè)列表中都能找到的常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題之一。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，涉及與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著關(guān)系。深度學(xué)習(xí)涉及反向傳播和神經(jīng)科學(xué)特定 原理的使用。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用有助于對(duì)大量半結(jié)構(gòu)化或未標(biāo)記數(shù)據(jù)集進(jìn)行精確建模。深度學(xué)習(xí)提供了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的表示。 與其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法相反，深度學(xué)習(xí)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù) 表木0.生成模型與判別模型有何不同？答：生成模型將審查數(shù)據(jù)類(lèi)別。 但是，區(qū)分模型將審查各種數(shù)據(jù)類(lèi)別之間