以下是机器学习面试问题和答案，适合应届生和经验丰富的候选人，帮助他们获得梦想的工作。

1）什么是机器学习？

机器学习是计算机科学的一个分支，它涉及系统编程，以便自动学习并根据经验进行改进。例如：机器人经过编程，以便它们可以根据从传感器收集的数据执行任务。它自动从数据中学习程序。

2）提及数据挖掘和机器学习之间的区别？

机器学习与算法的研究、设计和开发相关，这些算法赋予计算机无需显式编程的学习能力。而数据挖掘可以定义为非结构化数据试图提取知识或未知有趣模式的过程。在此过程中，机器使用了学习算法。

3）什么是机器学习中的“过度拟合”？

在机器学习中，当统计模型描述随机误差或噪声而不是潜在关系时，就会发生“过度拟合”。当模型过于复杂时，通常会出现过度拟合，因为相对于训练数据类型的数量而言，参数过多。该模型表现出较差的性能，并且已经过度拟合。

4）为什么会出现过拟合？

存在过度拟合的可能性，因为用于训练模型的标准与用于判断模型有效性的标准不同。

5）如何避免过度拟合？

通过使用大量数据可以避免过度拟合，当您拥有较小的数据集并尝试从中学习时，过度拟合相对会发生。但是，如果您有一个小型数据库，并且您被迫提供基于该数据库的模型。在这种情况下，您可以使用一种称为 交叉验证。在这种方法中，数据集分为两部分，测试数据集和训练数据集，测试数据集将仅测试模型，而在训练数据集中，数据点将提出模型。

在这种技术中，模型通常被给予运行训练（训练数据集）的已知数据的数据集和测试模型的未知数据的数据集。交叉验证的想法是定义一个数据集来“测试”训练阶段的模型。

6）什么是归纳机器学习？

归纳机器学习涉及通过示例学习的过程，其中系统试图从一组观察到的实例中归纳出一般规则。

7）机器学习的五种流行算法是什么？

  • 决策树
  • 神经网络（反向传播）
  • 概率网络
  • 最近的邻居
  • 支持向量机

8）机器学习中有哪些不同的算法技术？

机器学习中不同类型的技术是

  • 监督学习
  • 无监督学习
  • 半监督学习
  • 强化学习
  • 转导
  • 学会学习

9）机器学习中建立假设或模型的三个阶段是什么？

  • 建筑模型
  • 模型测试
  • 应用模型

10）监督学习的标准方法是什么？

监督学习的标准方法是将示例集分为训练集和测试集。

11）什么是“训练集”和“测试集”？

在机器学习等信息科学的各个领域，一组数据用于发现称为“训练集”的潜在预测关系。训练集是给予学习者的示例，而测试集用于测试学习者生成的假设的准确性，是向学习者保留的示例集。训练集与测试集不同。

12）列出机器学习的各种方法？

机器学习中的不同方法是

  • 概念与分类学习
  • 符号学习与统计学习
  • 归纳学习与分析学习

13）什么不是机器学习？

  • 人工智能
  • 基于规则的推理

14）解释一下“无监督学习”的功能是什么？

  • 查找数据的簇
  • 查找数据的低维表示
  • 在数据中寻找有趣的方向
  • 有趣的坐标和相关性
  • 寻找新的观察结果/数据库清理

15）解释一下“监督学习”的功能是什么？

  • 分类
  • 语音识别
  • 回归
  • 预测时间序列
  • 注释字符串

16）什么是算法无关的机器学习？

数学基础独立于任何特定分类器或学习算法的机器学习被称为算法独立机器学习？

17）人工学习和机器学习有什么区别？

根据基于经验数据的行为设计和开发算法被称为机器学习。人工智能除了机器学习之外，还涵盖了知识表示、自然语言处理、规划、机器人等其他方面。

18）机器学习中的分类器是什么？

机器学习中的分类器是一个输入离散或连续特征值向量并输出单个离散值（类别）的系统。

19）朴素贝叶斯的优点是什么？

在朴素贝叶斯中，分类器比逻辑回归等判别模型收敛得更快，因此您需要的训练数据更少。主要优点是它无法学习特征之间的交互。

20）模式识别应用于哪些领域？

模式识别可用于

  • 计算机视觉
  • 语音识别
  • 数据挖掘
  • 统计数据
  • 非正式检索
  • 生物信息学

21) 什么是基因编程？

遗传编程是机器学习中使用的两种技术之一。该模型基于测试并在一组结果中选择最佳选择。

22）什么是机器学习中的归纳逻辑编程？

归纳逻辑编程（ILP）是机器学习的一个子领域，它使用代表背景知识和示例的逻辑编程。

23）什么是机器学习中的模型选择？

在用于描述同一数据集的不同数学模型中选择模型的过程称为模型选择。模型选择应用于统计、机器学习和数据挖掘领域。

24）监督学习中用于校准的两种方法是什么？

监督学习中用于预测良好概率的两种方法是

  • 普拉特校准
  • 等渗回归

这些方法是为二元分类而设计的，而且它并不简单。

25）哪种方法经常用于防止过拟合？

当有足够的数据时，使用“等渗回归”来防止过度拟合问题。

26）规则学习的启发式和决策树的启发式有什么区别？

不同之处在于，决策树的启发式评估多个不相交集合的平均质量，而规则学习器仅评估候选规则覆盖的实例集的质量。

27) 机器学习中的感知器是什么？

在机器学习中，感知器是一种用于二元分类器的监督学习算法，其中二元分类器是输入表示向量还是数字的决定函数。

28）解释贝叶斯逻辑程序的两个组成部分？

贝叶斯逻辑程序由两个部分组成。第一个组成部分是逻辑组成部分；它由一组贝叶斯子句组成，捕获域的定性结构。第二个组成部分是定量的，它编码有关该领域的定量信息。

29）什么是贝叶斯网络（BN）？

贝叶斯网络用于表示一组变量之间概率关系的图形模型。

30）为什么基于实例的学习算法有时被称为惰性学习算法？

基于实例的学习算法也称为惰性学习算法，因为它们延迟归纳或泛化过程直到执行分类。

31）SVM（支持向量机）可以处理哪两种分类方法？

  • 组合二元分类器
  • 修改二进制文件以合并多类学习

32）什么是集成学习？

为了解决特定的计算程序，需要策略性地生成和组合多个模型（例如分类器或专家）。这个过程称为集成学习。

33）为什么使用集成学习？

集成学习用于改进模型的分类、预测、函数逼近等。

34）什么时候使用集成学习？

当您构建更准确且彼此独立的组件分类器时，会使用集成学习。

35）集成方法的两种范式是什么？

集成方法的两种范式是

  • 顺序集成方法
  • 并行集成方法

36）集成方法的一般原理是什么？集成方法中的bagging和boosting是什么？

集成方法的一般原理是结合使用给定学习算法构建的多个模型的预测，以提高单个模型的鲁棒性。 Bagging 是集成中用于改进不稳定估计或分类方案的一种方法。同时依次使用boosting方法来减少组合模型的偏差。 Boosting 和 Bagging 都可以通过减少方差项来减少错误。

37）什么是集成方法中分类误差的偏差-方差分解？

学习算法的期望误差可以分解为偏差和方差。偏差项衡量学习算法生成的平均分类器与目标函数的匹配程度。方差项衡量学习算法的预测对于不同训练集的波动程度。

38）什么是集成中的增量学习算法？

增量学习方法是算法从现有数据集生成分类器后可能可用的新数据中学习的能力。

39) PCA、KPCA 和 ICA 有何用途？

PCA（主成分分析）、KPCA（基于核的主成分分析）和ICA（独立成分分析）是用于降维的重要特征提取技术。

40）机器学习中的降维是什么？

在机器学习和统计学中，降维是减少所考虑的随机变量数量的过程，可以分为特征选择和特征提取。

41）什么是支持向量机？

支持向量机是用于分类和回归分析的监督学习算法。

42）关系评估技术的组成部分是什么？

关系评估技术的重要组成部分是

  • 数据采集
  • 地面实况采集
  • 交叉验证技术
  • 查询类型
  • 评分标准
  • 显着性检验

43）顺序监督学习有哪些不同的方法？

解决顺序监督学习问题的不同方法是

  • 滑动窗口方法
  • 循环滑动窗口
  • 隐马尔可夫模型
  • 最大熵马尔可夫模型
  • 条件随机场
  • 图转换器网络

44）机器人和信息处理的哪些领域会出现顺序预测问题？

机器人和信息处理中出现顺序预测问题的领域是

  • 模仿学习
  • 结构化预测
  • 基于模型的强化学习

45）什么是批量统计学习？

统计学习技术允许从一组观察到的数据中学习函数或预测器，从而可以对未见过的或未来的数据进行预测。这些技术基于数据生成过程的统计假设，为学习预测器对未来未见数据的性能提供保证。

46) 什么是 PAC 学习？

PAC（可能近似正确）学习是一种学习框架，被引入来分析学习算法及其统计效率。

47）序列学习过程可以分为哪些不同类别？

  • 序列预测
  • 序列生成
  • 序列识别
  • 顺序决策

48）什么是序列学习？

顺序学习是一种按逻辑方式进行教学和学习的方法。

49）机器学习的两种技术是什么？

机器学习的两种技术是

  • 基因编程
  • 归纳学习

50) 举一个你日常看到的机器学习的流行应用？

主要电子商务网站实现的推荐引擎都使用机器学习。

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