您是否希望在机器学习领域取得成功？如果是这样，那对你来说太棒了！

但首先，您必须为破冰活动——机器学习面试做好准备。

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由于准备面试的过程可能会让人不知所措，因此我们决定介入——这里列出了机器学习面试中 15 个最常见问题！

  1. 深度学习和机器学习有什么区别？

机器学习涉及应用和使用高级算法来解析数据，发现数据中隐藏的模式并从中学习，最后应用学到的见解来做出明智的业务决策。至于深度学习，它是机器学习的一个子集，涉及使用从人脑神经网络结构中汲取灵感的人工神经网络。深度学习广泛应用于特征检测。

  1. 定义——精确度和召回率。

精确度或阳性预测值测量或更精确地预测模型声称的真阳性数量与其实际声称的阳性数量相比。

召回率或真阳性率是指模型声称的阳性数量与整个数据中存在的实际阳性数量相比。

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  1. 解释术语“偏差”和“方差”。’

在训练过程中，学习算法的预期误差通常被分类或分解为两部分——偏差和方差。 “偏差”是由于在学习算法中使用简单假设而导致的错误情况，而“方差”则表示由于数据分析中学习算法的复杂性而导致的错误。偏差衡量学习算法创建的平均分类器与目标函数的接近程度，方差衡量学习算法的预测对于不同训练数据集的差异程度。

  1. ROC 曲线如何发挥作用？

ROC 或接收者操作特征曲线是不同阈值下真阳性率和假阳性率之间变化的图形表示。它是诊断测试评估的基本工具，通常用作模型灵敏度（真阳性）与触发误报概率（假阳性）之间的权衡。

  • 该曲线描绘了敏感性和特异性之间的权衡——如果敏感性增加，特异性就会降低。
  • 如果曲线更靠近左侧轴和 ROC 空间的顶部，则测试通常更准确。但是，如果曲线更接近 ROC 空间的 45 度对角线，则测试的准确性或可靠性较低。
  • 切线在分界点处的斜率表示该检验的特定值的似然比 (LR)。
  • 曲线下面积衡量测试精度。
  1. 解释一下 1 类错误和 2 类错误之间的区别？

1 类错误是一种误报错误，它“声称”发生了事件，而实际上什么也没有发生。误报的最好例子是误报火警——没有火灾时警报就会响起。与此相反，类型 2 错误是一种假阴性错误，它在确实发生了某些事情时“声称”没有发生任何事情。告诉孕妇她没有怀孕是第二类错误。

  1. 为什么贝叶斯被称为“朴素贝叶斯”？

朴素贝叶斯之所以被称为“朴素”，是因为虽然它有很多实际应用，但它基于在现实生活数据中不可能找到的假设——数据集中的所有特征都是至关重要的、独立的、平等的。在朴素贝叶斯方法中，条件概率被计算为各个分量的概率的纯乘积，从而意味着特征的完全独立。不幸的是，这个假设在现实世界中永远无法实现。

  1. “过度拟合”一词是什么意思？你能避免吗？如果是这样，怎么办？

通常，在训练过程中，模型会被输入大量数据。在此过程中，数据甚至可以从样本数据集中存在的不准确信息和噪声中开始学习。这会对模型在新数据上的性能产生负面影响，即模型无法准确地将新实例/数据与训练集的实例/数据分开。这称为过度拟合。

是的，可以避免过度拟合。就是这样：

  • 收集更多数据（来自不同来源）以使用不同样本训练模型。
  • 应用使用装袋方法的集成方法（例如随机森林），通过将多个决策树的结果并置到数据集的不同单元上来最小化预测的变化。
  • 确保使用交叉验证技术。
  1. 说出监督学习中用于校准的两种方法。

监督学习中的两种校准方法是普拉特校准和等渗回归。这两种方法都是专门为二元分类而设计的。

  1. 为什么要修剪决策树？

决策树需要进行修剪，去除预测能力较弱的分支。这有助于最小化决策树模型的复杂度并优化其预测准确性。修剪可以从自上而下或自下而上进行。减少错误剪枝、成本复杂性剪枝、错误复杂性剪枝和最小错误剪枝是最常用的决策树剪枝方法。

  1. F1分数是什么意思？

简单来说，F1 分数是模型性能的衡量标准，即模型的 Precision 和 Recall 的平均值，接近 1 的结果最好，接近 0 的结果最差。 F1 分数可用于不重视真阴性的分类测试。

  1. 区分生成算法和判别算法。

生成算法学习数据的类别，而判别算法学习不同类别数据之间的区别。当涉及分类任务时，判别模型通常超过生成模型。

  1. 什么是集成学习？

集成学习使用学习算法的组合来优化模型的预测性能。在这种方法中，策略性地生成并组合多个模型（例如分类器或专家），以防止模型中的过度拟合。它主要用于增强模型的预测、分类、函数逼近、性能等。

  1. 定义“内核技巧”。

核技巧方法涉及使用核函数，该核函数可以在更高维和隐式特征空间中运行，而无需显式计算该维度内点的坐标。核函数计算特征空间中存在的所有数据对的图像之间的内积。与坐标的显式计算相比，此过程的计算成本更低，被称为“内核技巧”。

  1. 您应该如何处理数据集中丢失或损坏的数据？

要查找数据集中丢失/损坏的数据，您必须删除行和列或将其替换为其他值。 Pandas 库有两种很好的方法来查找丢失/损坏的数据 - isnull() 和 dropna()。这两个函数都是专门为帮助您找到丢失/损坏的数据的行/列并删除这些值而设计的。

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  1. 什么是哈希表？

哈希表是一种创建关联数组的数据结构，其中通过使用哈希函数将键映射到特定值。哈希表主要用于数据库索引。

这个问题列表只是为了向您介绍机器学习的基础知识，坦率地说，这二十个问题只是沧海一粟。正如我们所说，机器学习正在不断发展，因此，随着时间的推移，新的概念将会出现。因此，成功进行机器学习面试的关键在于保持持续的学习和提升技能的冲动。因此，开始浏览互联网、阅读期刊、加入在线社区、参加机器学习会议和研讨会——学习的方式有很多。

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