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，要获得这些职位，您需要向招聘人员证明您了解自己的工作。

如果您正在准备以机器学习为重点的面试，您应该准备一些常见的面试问题。为了帮助您开始并建立在下一次面试中取得成功所需的信心，以下是您将遇到的一些最常见的机器学习面试问题，以及您应该牢记的一些面试准备建议和技巧。 

10 个机器学习面试问题

以下是 10 个最常见的面试问题以及如何回答每个问题的提示：

1. 如何处理数据集中丢失或损坏的数据？

这个问题有助于展示您解决问题的能力和处理原始数据的经验。在最基本的层面上，这个问题是询问您的流程，以了解您的工作方式。

如何回答： 解释您在评估处理丢失或损坏数据的不同方法时考虑的标准。应考虑数据分布、基本假设、计算效率以及当前问题的具体要求等因素。强调您根据这些标准做出明智决策的能力。

您可能还需要详细说明您在数据清理过程中采取的具体步骤。这可能包括探索性数据分析、可视化、统计测试和应用各种插补方法等技术。突出显示您在使用与任务相关的特定工具、库或编程语言方面的专业知识。

2. 解释深度学习、人工智能 (AI) 和机器学习之间的区别。

面试官可能想知道你能否解释每个概念之间的细微差别，以确保你牢牢掌握基础机器学习知识。 

如何回答： 在解决有关深度学习、人工智能 (AI) 和机器学习之间差异的问题时，请考虑在反向漏斗中构建答案，首先从高级概念开始：

  1. 从高级定义开始： 首先对每个概念提供简洁、一般的解释，为您的答案设置背景。

  2. 强调概念之间的关系： 解释深度学习和机器学习如何成为更广泛的人工智能领域中的子领域，并强调它们的相互依赖性。

  3. 讨论它们的应用和用例： 提供每个概念的实际应用示例，以说明其独特的用途和优势。

  4. 阐明从人工智能到机器学习再到深度学习的进展： 解释这些概念如何随着时间的推移而演变，深度学习代表了机器学习领域的最新进展。

3. 描述您最喜欢的机器学习算法。

这个问题是您展示自己的偏好和个人技能的机会，同时也表明您对各种常见的机器学习算法有深入的了解。无论您喜欢简单的通用分类算法，还是喜欢作为预测模型基础的更复杂的算法，这都是您展示对自己领域的热情的机会。 

您可能会考虑提及的一些常见机器学习算法包括：

  • 线性回归

  • 逻辑回归

  • 朴素贝叶斯

  • 决策树

  • 随机森林

  • K-最近邻（KNN）

  • K-均值

如何回答： 您提到的确切算法并不像您给出的选择它的原因那么重要。利用这个问题作为一个机会，通过与其他算法进行直接比较来展示您对该领域的知识，因此很明显您的专业知识比您所强调的机器学习算法更广泛。

当您回答问题时，请务必使用您的职业和学习中的例子来支持您的答案。关注具体的例子还可以让你突出你已经完成的工作，为你的工作做好准备。

4.无监督学习和监督学习有什么区别？

这是另一个常见问题，旨在评估您对基础机器学习技术的理解，这可能会为您未来的工作奠定基础。

如何回答： 明确表示您了解标记和未标记训练数据集之间的区别，以及如何使用它们创建不同类型的机器学习模型，例如分类模型、线性回归模型、判别模型和生成模型。您还可以考虑突出显示您已开展的任何机器学习项目，并解释您如何使用监督或无监督学习来完成这些项目。

5. 什么是过拟合，如何防止过拟合？

当面试官询问过度拟合以及如何防止过度拟合时，他们通常会评估您对机器学习中常见挑战的理解以及减轻其影响的技术知识。 

如何回答： 当机器学习模型与其训练数据集过于吻合并且不能很好地概括新的、未见过的数据时，就会发生过度拟合。过度拟合的反面是欠拟合，当机器学习模型没有经过足够的训练并且在训练数据或新数据上表现不佳时就会发生欠拟合。 

当您回答时，请务必提供过度拟合的明确定义，并讨论：

  • 过度拟合对模型性能的影响

  • 过拟合的原因和指标

  • 防止过拟合的方法

考虑根据现实世界的例子来构建你的答案。讨论您采取的具体步骤以及它们如何提高模型性能或泛化能力。

6. 什么是假阳性和假阴性？为什么它们很重要？

并非来自机器学习模型的所有错误都是相同的，并且这些错误的后果可能会根据模型部署的领域的不同而截然不同。当问这个问题时，面试官想要评估您对类型 1（误报）和类型 2（误报）错误之间差异的理解，以及为什么您可能希望针对其中一种错误进行优化。 

如何回答： 提供误报和误报的简洁定义，解释其在特定问题领域的重要性，并展示您对权衡和潜在策略的理解，以尽量减少其发生。此外，提供相关示例或轶事来说明您在实际应用中对这些概念的理解。

7. 当今商业世界中使用的监督机器学习有哪些例子？

监督机器学习是创建机器学习模型最广泛使用的方法之一。当招聘人员问你这个问题时，他们是想看看你是否清楚地了解这些模型如何在现实世界中实际应用。更重要的是，这是你向他们展示你知道如何充分利用你的技能的机会。 

如何回答： 选择一个既符合您自己的专业知识又符合您潜在雇主所在行业的监督机器学习应用程序。这里有各种各样的可能性，所以选择一些你有信心与招聘经理深入讨论的例子，并且你可以就它如何适用于你所申请的公司进行更广泛的讨论。 

监督式机器学习在商业中的常见应用包括客户流失预测、信用评分和风险评估、欺诈检测、图像识别、情绪分析和需求预测。

8.解释机器学习中演绎推理和归纳推理的区别。

机器学习模型是根据在数据集上训练的机器学习算法构建的。实际上，机器学习算法对世界做出假设的方式与我们大致相同：通过演绎或归纳推理。当招聘人员问你这个问题时，他们是想看看你对机器学习和数据科学基础概念的掌握程度如何，以及你是否能当场解释它们的差异。   

如何回答： 解释机器学习中的演绎推理涉及从一般原则或规则得出具体结论或预测。它遵循自上而下的方法，模型应用预定义的规则来达到特定的结果。

通过指出归纳推理涉及从特定的观察或示例导出一般原则或规则来区分归纳推理。它遵循自下而上的方法，模型学习模式并从数据中进行概括以做出预测或决策。

强调演绎推理通常需要预先存在的知识或明确的规则才能应用于新数据。相比之下，归纳推理侧重于从数据中学习来构建能够很好地推广到未见过的示例的模型。

9. 如何知道何时使用分类或回归？

知道何时使用分类或回归模型对于机器学习至关重要。这两种类型的算法有不同的用途，了解它们对不同问题的适用性对于有效建模至关重要。  

如何回答： 当任务涉及对新数据实例进行标记或分类时，分类模型是首选。例如，考虑一个根据图片识别不同类型植物的应用程序。另一方面，当目标是预测变量或二元分类概率的结果时，则采用回归模型。 

提供您自己的工作经历中的具体例子来说明您的熟练程度。例如，您可以提到一个项目，您在该项目中开发了一个分类模型，将客户反馈分类为情绪类别，从而对产品或服务进行情绪分析。或者，讨论您构建的回归模型，该模型用于根据各种客户属性预测客户流失概率，帮助企业主动留住有价值的客户。

10.解释随机森林的工作原理。

当面试官要求你解释随机森林的工作原理时，他们很可能会评估你对集成学习和随机森林算法的具体机制的理解。了解随机森林的工作原理通常涉及决策树、特征选择、集成方法和用于模型评估的指标的知识。通过提出这个问题，面试官可以评估您对这些相关主题的知识和熟悉程度。 

如何回答： 回答此问题时，请对随机森林算法进行清晰、简洁的解释，包括其关键组件和步骤。解释构建决策树的过程、引导和特征随机性的概念以及集成聚合机制。此外，讨论随机森林的优点，例如处理高维数据、减轻过度拟合以及提供特征重要性排名。

考虑提供您在之前的工作或学术项目中如何利用随机森林的示例。说明您对参数调整、模型评估以及通过在现实场景中使用随机森林获得的任何见解的理解。 

机器学习面试的技巧

要想在面试中取得好成绩，最好的方法就是提前做好准备。除了练习上述面试问题之外，这里还有一些额外的技巧，可以帮助给人留下深刻的印象并表明您对该职位的适合性：

1. 将理论概念与现实场景联系起来。

在整个面试过程中，请确保将你的答案与现实生活中的例子联系起来，尤其是那些引用你自己工作的例子。招聘人员通常会寻找经验和知识，在讨论机器学习概念时展示的经验越多，你就越能突显你对工作的准备程度。 

表明您一直在学习和发展自己的技能也是有益的。表现出您在面试过程中如何努力提高自己和专业知识。招聘人员可能会对您始终努力提高和成长印象深刻。 

2. 专注于你所知道的。

每个候选人在机器学习方面都有自己独特的优势和经验。通过专注于您所知道的知识，您可以突出自己的特定优势，例如特定算法的专业知识、数据预处理的熟练程度或特定领域的经验。这有助于您脱颖而出并使自己与其他候选人区分开来。

专注于你所知道的并不意味着你应该避免学习新概念或探索不熟悉的领域。这表明你有扎实的基础并渴望进一步扩展你的知识。您可以表达您学习和适应的意愿，同时强调您现有的专业知识。

3.研究公司。 

对公司进行研究将使您能够根据业务调整您的回答和示例。它还可以帮助您更多地了解公司的价值观和工作文化，并在面试中分享您如何与他们保持一致。

了解内部人士对公司或行业的看法的一种方法是进行非正式的信息访谈或阅读 Glassdoor 上的员工评论。

4. 准备编码。

虽然具体的格式和要求可能因公司和职位而异，但机器学习面试通常包括编码练习或技术评估。

通过练习编码练习、实施机器学习算法并熟悉行业中使用的常用库或框架（例如 TensorFlow、scikit-learn 或 PyTorch），为编码挑战做好准备。此外，了解机器学习算法背后的基础数学和理论将帮助您在面试期间有效地实现和解释您的代码。

5. 如果您不确定答案，可以直接说出来。

您可能会收到一个您不知道答案的问题。解决这个问题的一个直接方法是说：“我不确定答案，但我将如何找到答案......”

花点时间回答。在这种情况下，大声说出你的答案可能会有所帮助。谈论你的思维过程可能会让面试官向你提出其他问题。请记住，他们希望帮助您找到答案并了解您解决问题的技能。

下一步

通过行业领导者的自定进度课程来温习您的机器学习专业知识。通过斯坦福大学机器学习和 DeepLearning.AI 奠定人工智能概念和实用机器学习技能的基础。或者，通过 Google 高级数据分析专业证书培养统计分析、Python 和回归模型等急需的技能。

完成后，您还将获得一份证书，可添加到您的简历或 LinkedIn 个人资料中——这是您技能和工作准备情况的潜在指标。