2019 年十大机器学习面试必知的 Q&A

在当今科技飞速发展的时代，机器学习领域的热度持续攀升，成为众多求职者向往的热门方向。为了帮助您在机器学习的面试中脱颖而出，以下是 2019 年十大机器学习面试必知的 Q&A：

问题一：什么是过拟合和欠拟合？如何避免？ 过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳。欠拟合则是模型在训练数据和新数据上都表现不佳。避免过拟合可以通过增加数据量、正则化、早停法等方法。避免欠拟合则需要增加模型的复杂度或改进特征工程。

问题二：解释一下监督学习和无监督学习的区别。 监督学习是在有标记的数据集上进行学习，以预测未知的标记。常见的监督学习算法有线性回归、决策树等。无监督学习则是在无标记的数据集中寻找模式和结构，例如聚类、主成分分析等。

问题三：什么是梯度下降法？ 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，常用于优化损失函数，通过不断调整模型参数，使损失函数值逐渐减小。

问题四：谈谈你对卷积神经网络（CNN）的理解。 CNN 是一种广泛应用于图像识别等领域的深度学习模型。它通过卷积层和池化层自动提取图像的特征，具有局部感知和权值共享的特点，大大减少了参数数量和计算量。

问题五：如何处理不平衡数据集？ 可以采用过采样、欠采样、生成合成数据、使用对不平衡数据友好的评估指标等方法来处理不平衡数据集。

问题六：解释一下交叉验证的作用。 交叉验证用于评估模型的性能和选择合适的模型超参数。它将数据集分成多个子集，通过不同的组合进行训练和验证，从而得到更可靠的模型评估结果。

问题七：什么是特征工程？ 特征工程是将原始数据转换为更有意义和有用的特征，以提高模型的性能。包括特征提取、特征选择、特征构建等步骤。

问题八：列举一些常见的机器学习评估指标。 常见的评估指标有准确率、召回率、F1 值、均方误差、ROC 曲线下面积等，具体的选择取决于问题的类型和需求。

问题九：谈谈你对深度学习中的激活函数的认识。 激活函数为神经网络引入了非线性，常见的激活函数有 Sigmoid、ReLU 等。ReLU 由于计算简单、避免梯度消失等优点，在深度学习中应用广泛。

问题十：介绍一种你熟悉的机器学习算法的应用场景。 例如，决策树算法常用于信用评估、医疗诊断等领域，能够根据一系列特征做出分类决策。

掌握这些问题的答案，将为您的机器学习面试增添一份成功的保障。祝您在求职道路上一帆风顺！