机器学习正在让这个世界日渐变得更加智能和高效。这是一项改变生活的技术，正在迅速改变我们的生活方式。

机器学习作为智能生态系统的基本要素之一在全球范围内使用，为符合资格的专业人士提供了大量的工作机会。

如果需要，您可以学习在线或离线机器学习课程，并获得认证以担任机器学习工程师或 IT 领域的类似角色。

一系列所需的教育学位和认证以及无可挑剔的机器学习简历无疑会让您更接近您的目标工作。

然而，您需要在面试中表现出色才能在这个竞争激烈的环境中被选中。

在这里，我们详细介绍了进入面试的过程以及一些机器学习面试问题和答案，以帮助您做好应对面试的准备。

进入面试流程之前的步骤

就像任何其他工作申请一样，您必须遵循传统的申请程序才能获得机器学习工作。查看下面给出的步骤，可以帮助您更接近机器学习工作的面试。

  • 获得学士学位计算机科学学位或与机器学习相关的认证，因为您必须具有技术背景才能加入机器学习工程师。
  • 根据职位描述为申请流程制作一份 ATS 友好的专业机器学习简历
  • 为您的工作申请写一封求职信，因为大多数招聘人员都将其视为招聘过程中的重要组成部分。
  • 通过提供真实的详细信息进行申请，并发送附有机器学习简历和求职信的申请表
  • 首先，您的简历可能会通过申请人跟踪系统面临虚拟筛选，该系统将过滤掉不相关的简历
  • 其次，招聘人员将筛选您的工作申请和随附文件，您可能会收到进行一般介绍的电话。
  • 最后，您将面临最后一步，即面试，您必须正确回答所有机器学习问题。

简历制作也是获得理想工作的最重要步骤之一。因此，您需要一位专家来帮助您制作一份令人印象深刻的简历。

您可以使用 Hiration 来完成此任务。它由人工智能技术提供支持，可以帮助您适当地构建您的简历。

机器学习面试问题

我们为您列出了一些重要的机器学习面试问题和答案。这些机器学习问题将让您了解招聘人员在面试过程中可能会问的主题。

1. 解释监督学习和无监督学习。

用于从标记的训练数据推断任何特定函数的机器学习算法可以称为监督学习。考虑到无监督学习，机器学习算法用于在给定数据集上查找模式。监督和无监督学习算法的一些示例是：

监督学习算法 无监督学习算法
支持向量机 聚类
回归 异常检测
朴素贝叶斯 神经网络
决策树 潜变量模型

2.什么是SVM算法？

SVM 可以称为支持向量机。它是一种强大而有效的机器学习模型，用于执行回归、线性或非线性分类以及异常值检测。

3. SVM中有多少种核？

支持向量机中有 4 种类型的内核可用：

  • 多项式核 - 用于离散数据，没有任何平滑度的概念
  • Sigmoid 内核 - 用于神经网络作为激活函数
  • 线性核 - 用于线性可分离数据
  • 径向基核 - 用于构建决策边界

4.交叉验证是什么意思？

交叉验证是一个允许您将数据分为三个部分的过程：

  • 训练数据
  • 测试数据
  • 验证数据

此过程将数据拆分为 K 个子集，并且模型开始从这些子集的 K-1 个中进行训练。

测试是在最后一个子集中完成的，并且每个子集都必须执行此过程。最终，最终得分为所有K次折叠的平均得分。

5. 回归和分类有什么区别？

回归和分类之间有两个主要区别：

分类 回归
它用于获得离散结果 它处理连续数据
它用于预测输出 它预测数据集的关系

6. 神经网络是什么意思？

顾名思义，神经网络是人脑的简化网络。它是一个人造机器网络，但其工作方式与大脑相同。它的神经元在每次运动或活动时被激活，用于传递信息。

7. 什么是协作和基于内容的过滤？

协同过滤是一种用于获取个性化内容推荐的特定技术。它根据您的兴趣和要求以及用户对个性化结果的偏好来预测内容。

另一方面，基于内容的过滤仅根据先前的选择关注用户偏好并提供结果，而不考虑您的兴趣。

8. 聚类是什么意思？

根据类型将相似的数据或点分为不同组的过程可以称为聚类。主要使用的聚类技术的一些示例是：

  • K表示聚类
  • 层次聚类
  • 模糊聚类
  • 基于密度的聚类等

9. 演绎学习和归纳学习有何区别？

归纳学习模型使用观察到的实例来学习并得出概括性结论。另一方面，演绎学习模型在得出结论之前就暗示了结论。

归纳学习模式 演绎学习模型
它使用观察来得出结论 它使用结论进行观察

10.解释数据挖掘和机器学习之间的区别。

数据挖掘是借助机器学习算法通过结构化数据抽象知识的过程。

机器学习是研究、设计和开发算法的过程，使处理器能够在没有任何命令或指导的情况下进行学习。

11. 机器学习与深度学习有何不同？

机器学习包括解析数据并从中学习的算法，以便为任何给定任务做出明智的决策。

深度学习可以被称为机器学习的一个子集，它按照人脑的原理工作，并且在特征检测中最有用。

12. 机器学习中使用了多少种算法方法？

机器学习中主要使用 5 种算法。他们是：

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

13. 机器学习中的模型选择是什么意思？

机器学习中的模型选择可以定义为从一堆不同的数学模型中选择适当的模型来定义特定的数据集。模型学习在数据挖掘、机器学习和统计中起着至关重要的作用。

14.解释机器学习模型构建的三个阶段。

机器学习模型构建的三个阶段是：

  • 模型构建：选择合适的算法来根据要求训练模型。

  • 模型应用：这部分通过测试数据分析模型以达到精度标准。

  • 模型测试：这是最后部分，测试后实施所需的更改以应用最终模型

15.解释ILP。

ILP（归纳逻辑编程）可以称为处理逻辑编程的机器学习的一个分支。它负责搜索和选择有助于构建预测模型的数据模式。这个过程中的逻辑程序被视为假设。

16. 监督学习和非监督学习的作用是什么？

监督学习和无监督学习的主要功能是：

监督学习 无监督学习
语音识别 查找低维数据表示
预测时间序列 寻找新颖的观察结果
分类 查找数据集群
注释字符串 查找相关性和坐标
回归 寻找有趣的数据方向

17.你对机器学习中的分类器了解多少？

分类器可以定义为离散值函数或假设的情况，可用于选定数据点的类标签分配。它输入连续或离散特征值的向量，得到单个离散值作为最终结果。

18. 区分机器学习和统计建模。

机器学习用于对股票价格、餐厅客流量等场景进行精确预测，而统计模型则用于确定变量之间干扰的原因，例如餐厅客流量增加或减少的原因。

19. 判别模型和生成模型有何不同？

生成模型从可用的数据类别中学习，而判别模型仅抓住可用数据集之间的区别。判别模型在分类任务方面比生成模型表现要好得多

20.什么是哈希表？

散列用于从一堆相似对象中识别所需的唯一对象。哈希函数是所有通过哈希技术转换为小键的大元素，即哈希函数。所有哈希函数的值都存储在称为哈希表的特殊数据结构中。

21.决策树分裂的默认流程是什么？

分割决策树的通用过程可以称为基尼指数（即所选节点的杂质度量）。您可以通过纠正分类器参数来更改它。

22. 可以对 2 以上的类使用逻辑回归吗？

不，您不能对 2 个以上的类使用逻辑回归，因为它是二元分类器。朴素贝叶斯分类器将是决策树等多类分类算法的完美选择。

23. 展示可在 KNN 中使用的距离度量。

KNN 中可以使用的距离度量有：

  • 明科夫斯基
  • 杰卡德
  • 曼哈顿
  • 马哈拉诺比斯
  • 谷本

24. 可以采取哪些措施来纠正分类问题中的类别不平衡？

您可以通过某些措施来解决班级不平衡问题，例如：

  • 通过使用抽样
  • 通过类别权重
  • 通过选择损失函数
  • 通过SMOTE

25. 展示修剪的好处？

修剪可以在很多方面使您受益，例如：

  • 它最小化了树的大小
  • 它增加了偏见
  • 它减少了过度拟合
  • 它降低了模型的复杂性

26.解释一下机器学习模型的构建过程？

您需要遵循某些步骤来构建机器学习模型，例如：

  • 适当地理解和分析整个商业模式
  • 执行数据采集任务
  • 执行数据清理任务
  • 执行探索性数据分析任务
  • 在机器学习算法的帮助下建立模型
  • 借助未知数据集检查模型的准确性

27.什么是欠拟合？

测试和训练集中的低水平误差所出现的问题可以称为欠拟合。机器学习中的一些算法在解释方面表现良好，但在预测方面却效果不佳。

28. 贝叶斯逻辑程序的两个基本组成部分是什么？

贝叶斯逻辑程序有两个基本组成部分：

  • 逻辑组件
  • 定量成分

29. 检查数据集正态性的措施有哪些？

您可以使用绘图进行可视化操作。您可以考虑的一些正态性检查包括：

  • 安德森-达林测试
  • 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
  • 夏皮罗-威尔克 W 检验
  • 达戈斯蒂诺偏度检验
  • 马丁内斯-伊格莱维奇检验

30. 如何发现异常值？

要发现异常值，您需要使用以下工具：

  • Z 分数
  • 散点图
  • 箱线图等

31.什么是Boosting和Bagging？

Bagging 是组装学习的一部分，有助于改进不稳定的分类或估计方案。而Boosting用于减少整个组合模型的偏差。

32.什么是机器学习中的降维。

顾名思义，降维用于减少特定考虑下的随机变量数量。降维又分为特征选择和特征提取两部分。

33.什么是整群抽样？

聚类抽样是一种在预定义总体中选择具有相似特征的群体的方法。聚类样本本身可以是元素的集合或聚类。

34.什么是F1分数？

F1 分数决定了模型的性能。得分为 1 的模型被认为是最好的，得分为 0 的模型被认为是最差的。您可以在分类测试中使用此模型，其中真阴性并不重要。

35. 什么是惰性学习算法？它与基于实例的学习算法有什么关系？

惰性学习可以定义为在执行分类时延迟泛化和归纳方法的过程。基于实例的学习算法具有相同的属性。因此有时也称为惰性学习算法。

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底线

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