机器学习面试问题将评估您对该主题的兴趣。如果您对这个主题充满热情，您可以在各种技术和 FAANG+ 公司的任何机器学习系统设计面试中取得好成绩。 机器学习需要解决现实世界的问题。机器学习算法从数据中学习，而不是使用硬编码规则来解决问题。大约 82% 的公司正在使用机器学习和人工智能来充分利用其投资。因此，对机器学习专家的需求猛增。 通过阅读一些最常见的机器学习工程师面试问题

随机森林回归基于 bagging（一种集成学习技术）。以下是两种模型的优点： 随机森林在分类预测变量方面表现更好，可以很好地处理缺失值和基数，同时避免异常值的巨大影响。 另一方面，线性回归是对关系进行建模的标准回归技术，例如 y = Ax + B。 最终， Airbnb 的最佳模型取决于数据分布 。如果您要预测单个地理位置的价格，则线性回归会起作用。然而，对于更复杂的数据集

2023 年 65 道机器学习面试问题 机器学习和计算机视觉工程职位的技术面试问题集合。 1）偏差和方差之间的权衡是什么？ [来源] 如果我们的模型太简单并且参数很少，那么它可能具有高偏差和低方差。另一方面，如果我们的模型有大量参数，那么它将具有高方差和低偏差。因此，我们需要找到正确/良好的平衡，而不会过度拟合和欠拟合数据。 [来源] 2）什么是梯度下降？ [来源] 梯度下降是一种优化算法

无论您是开始准备面试，还是结束准备并进行最后的润色，这里有 50 多个准备数据科学面试的必看问题。为了方便起见，我们将它们分为五类。 （注：主菜单“面试问答”中还有更多问题及答案） 基本数据科学问题 您如何评估机器学习算法？ 为什么需要训练集、测试集和验证集？ 什么是机器学习中的偏差方差权衡？ 监督学习和无监督学习有什么区别？ 与传统机器学习算法相比，深度学习算法什么时候更合适？

面试问题 1. 什么是分层交叉验证以及我们何时应该使用它？ 交叉验证是一种在训练集和验证集之间划分数据的技术。在典型的交叉验证中，这种分割是随机进行的。但在 分层 交叉验证时，分割保留了训练数据集和验证数据集上类别的比率。 例如，如果我们有一个包含 10% 的 A 类和 90% 的 B 类的数据集，并且我们使用分层交叉验证，那么我们在训练和验证中将具有相同的比例。相反，如果我们使用简单的交叉验证

插图来源 rawpixels.com 机器学习面试主题备忘单 · 出版于 · 5 分钟阅读 · 2020 年 10 月 28 日 -- 更新： 2021 年 12 月 25 日：添加自动编码器和变分编码器 2020 年 12 月 25 日：添加了集成方法 从 http://cheatsheets.aqeel-anwar.com/ 下载备忘单的更新版本 几年前

转行似乎令人畏惧，但最令人伤脑筋的是面试过程。这是一种正常的感觉。但通过准备和练习，您可以在面试中展现出最好的一面。 为了帮助您做好准备，我们将在下面的段落中探讨一些最常见的机器学习面试问题。除了问题之外，我们还将提供一些有关如何练习的提示，并解释您在机器学习面试中可以期待什么。 机器学习面试会发生什么 无论是全部虚拟面试还是部分面对面面试，您的面试都会有现场的一面

公司正在努力通过采用人工智能 (AI) 和机器学习等新时代技术，让人们更容易获取信息和服务。人们可以见证这些技术在银行、金融、零售、制造、医疗保健等工业领域的日益采用。 数据科学家、人工智能工程师、机器学习工程师和数据分析师是拥抱人工智能的一些热门组织角色。如果您渴望申请这些类型的工作，那么了解招聘人员和招聘经理可能会问的机器学习面试问题的类型至关重要。

机器学习面试需要严格的准备，因为候选人会根据技术和编程技能、对机器学习概念的深入了解等各个方面进行评判。如果您是一名有抱负的机器学习专业人士，那么了解招聘经理可能会问什么样的机器学习面试问题至关重要。为了帮助您简化这个学习过程，我们为您缩小了这些基本的 ML 问题的范围。带着这些问题，您将能够找到机器学习工程师、数据科学家、计算语言学家、软件开发人员、商业智能 (BI) 开发人员、自然语言处理

技术和编程面试问题对于机器学习职位来说很常见。不过，招聘人员并不是试图用一些左栏问题来抓住你，而是通过面试来评估你对基本机器学习方法和概念（如深度学习、自然语言处理 (NLP) 和随机抽样）的了解。 这是您从拥挤的申请人库中脱颖而出并突出您成为该职位优秀候选人的品质的机会。机器学习 (ML) 方面的经验和认证可以为许多职位打开大门，例如机器学习工程师、数据科学家、网络安全分析师、云架构师等。但是