机器学习是近年来令人惊叹的技术进步之一。机器学习的普及为组织关注数据驱动决策的转变提供了重要支持。因此，您可以发现对机器学习专业人才的需求突出。因此，您还可以通过简单的 Google 搜索找到正在寻找机器学习面试问题的候选人！
由于机器学习的技术视角在逐渐演变，面试过程也涉及到一定的变化。几年前，有关设计卷积网络的知识可能会让您获得机器学习领域有前途的工作。然而，时代已经变了。机器学习现在对算法、概率、统计、数据结构等提出了更广泛的期望。因此，候选人需要利用机器学习工具和顶级机器学习面试问题进行全面准备。
众所周知，机器学习和数据科学是密切相关的学科。机器学习工程师是机器学习和数据科学领域的顶级职位之一。因此，我们对机器学习面试热门问题的关注并非徒劳。 2019年，机器学习工程师平均年薪为146,085美元，年增长率高达344%。因此，薪资和有前途的工作机会的快速增长意味着需要更好地准备机器学习面试。
顶级机器学习面试问题和答案
到目前为止，我们已经讨论了机器学习面试对于 IT 职业生涯的重要性。那么，您想在第一次机器学习面试中获得成功吗？如果是，那么您来对地方了！这次讨论将提出一些最好的机器学习面试问题。本次讨论的主要目的是为您的机器学习面试准备提供一个可靠的工具。
一般来说，您会认为针对新手的问题会非常简单，并且基本的 ML 知识会有所帮助。这是真的！面试官会向有经验的候选人提出机器学习面试问题作为后续问题。为什么？当你证明你的机器学习基础知识时，面试官可以尝试更深入地挖掘你的能力。所以，全面准备最新的机器学习面试问题可以帮助你在面试中取得成功。
以下讨论将提出五个不同类别的机器学习面试问题。每个类别的机器学习面试问题将包含 10 个有助于理解问题类型的条目。如果您很高兴能找到一份机器学习的工作，那为什么还要等待呢？开始吧！
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数据工程师的机器学习面试问题
最流行的面试问题中的第一类是数据工程师的机器学习面试问题。由于机器学习知识可以帮助数据工程师将他们的职业生涯提升到一个新的水平，因此值得在这里讨论这些问题。那么，让我们来看看数据工程师的最佳机器学习面试问题。
1.什么是机器学习算法中的偏差误差？
答：有数据工程经验的考生可以在最新的机器学习面试题中找到这个条目。偏差是机器学习算法中的常见错误，主要是由于过于简单化的假设造成的。顾名思义，偏差误差涉及对某些数据点的疏忽，从而导致准确性较低。偏差误差导致将知识从训练集推广到测试集的过程变得复杂化。
2. 机器学习算法中的方差误差是什么意思？
答：方差误差存在于高度复杂的机器学习算法中，并且给理解带来了困难。因此，您可以发现训练数据中存在更大程度的变化。随后，机器学习模型就会过度拟合数据。此外，您还可以发现训练数据中存在过多的噪声，这与测试数据完全不合适。
3. 你能定义偏差-方差权衡吗？
答案：偏差与方差的权衡绝对是数据工程师最关心的机器学习面试问题之一。偏差-方差权衡是管理学习错误以及基础数据引起的噪声的工具。偏差误差和方差误差之间的权衡会增加模型的复杂性。然而，您还可以观察到通过偏差-方差权衡，错误大大减少。
4. 如何区分监督机器学习和无监督机器学习？
答：监督学习意味着需要标记形式的数据。监督学习的一个实例是在必须对数据进行分类时对数据进行标记并对其进行分类。然而，无监督学习不需要任何形式的显式数据标记。这个简单的点可以很容易地将监督学习与无监督学习分开。候选人很容易在最新的机器学习面试问题中看到这个问题。
5. k-近邻算法和 k-均值聚类有什么区别？
回答：这是数据工程师机器学习面试中常见的问题之一。 K-近邻算法属于监督学习的范围，k-均值聚类属于无监督学习的范围。这两种技术在外观上看起来相似，但也存在显着差异。这两种技术之间最显着的区别与监督学习和无监督学习有关。
K 最近算法意味着监督学习，从而表明需要明确标记数据。另一方面，K 均值聚类不需要任何形式的数据标记。因此，您可以根据项目的需要实施任何技术。
6. 什么是 ROC 曲线？它是如何工作的？
答案：接受者操作特征 (ROC) 曲线提供了假阳性率和真阳性率之间对比水平的图形表示。真阳性率和假阳性率的估计是在多个阈值下进行的。 ROC 非常适合作为衡量与模型相关的权衡和敏感性的代理。根据灵敏度的测量和权衡，该曲线可以触发误报。
7. 贝叶斯定理在机器学习算法中的重要性是什么？
答：候选人应该对数据工程师面试中常见的机器学习面试问题做好充分的准备。贝叶斯定理可以帮助根据先前的知识来测量事件的后验概率。贝叶斯定理可以得知除以错误率总和后的条件的真阳性率。贝叶斯定理的公式是，
P (A|B) = [P(B|A) P(A)] / [P(B)]
贝叶斯定理是计算条件概率的理想数学工具。著名数学家托马斯·贝叶斯是该定理的创始人。许多人可能会觉得贝叶斯定理令人困惑。然而，它也有助于深入理解某个主题并获得富有成效的见解。
8. 什么是精确率，什么是召回率？
答案：召回率是针对特定数据集总数确定的真阳性率的数量。精度涉及对模型声称的正值与实际声称的正值数量进行比较的预测。您可以将其视为数学概率的特例。
9. 你能解释一下L1和L2正则化之间的区别吗？
回答：候选人可以在面试中面对这个问题，因为这是最新的机器学习面试问题之一。 L2 正则化更有可能在所有项之间传递错误。另一方面，L1 正则化是高度稀疏或二元的。 L1 正则化中的许多变量都涉及为它们分配 1 或 0 的权重。 L1 正则化的情况涉及在项之前设置拉普拉斯算子。在 L2 的情况下，重点是项上高斯先验的设置。
10.什么是朴素贝叶斯？
答案：朴素贝叶斯非常适合文本挖掘的实际应用。然而，它还涉及一个假设，即不可能对实时数据进行可视化。朴素贝叶斯涉及根据不同分量的个体概率的纯乘积计算条件概率。这种情况下的条件意味着实际上不可能或非常困难的功能完全独立。候选人应该期待此类后续机器学习面试问题。
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数据科学家的机器学习面试问题
下一类涉及数据科学家最常见的机器学习面试问题。就像数据工程师一样，数据科学家的角色取决于他们与机器学习的大数据分析相关的技能。那么，让我们来看看数据科学家常见的机器学习面试问题。
11. 什么是 F1 分数？如何使用它？
答：您可以将 F1 分数定义为机器学习模型性能的衡量标准。 F1 分数是特定机器学习模型的精度和召回率的加权平均值。结果的范围为 0 到 1，其中 1 表示最佳性能。 F1 分数的应用非常适合不太关注真阴性的分类测试。
12. 是否可以管理不平衡的数据集？如果是，怎么办？
回答：这可能是数据科学家面试中最难的机器学习面试问题之一。在分类测试和将 90% 的数据分配为一类的情况下，会发现数据集不平衡。因此，您可能会遇到问题。如果对其他数据类别没有任何预测能力，大约 90% 的准确性可能会出现偏差。然而，管理不平衡的数据集是可能的。
您可以尝试收集更多数据来弥补数据集中的不平衡。您还可以尝试对数据集重新采样以纠正不平衡。最重要的是，您可以在数据集上尝试另一种完全不同的算法。这里的重要因素是了解不平衡数据集的负面影响以及平衡不规则性的方法。
13. I 类错误与 II 类错误有何不同？
回答：当您在数据科学家面试中发现这样一个基本问题时，不要惊慌。面试官可能会测试您对基本 ML 概念的了解，并确保您处于领先地位。 I 类错误被分类为假阳性，II 类错误被分类为假阴性。这意味着声称某事发生而实际上没有发生，属于 I 类错误。
另一方面，II 类错误则完全相反。当某件事实际上正在发生时，你却声称它没有发生，就会发生第二类错误。基本上，第一类错误就像通知一个男人他怀孕了。另一方面，第二类错误就像告诉孕妇她没有怀孩子。
14.你知道傅里叶变换吗？
答：考生还可以在数据科学家面试中找到有关傅里叶变换的最新机器学习面试问题。傅里叶变换是一种常用工具，用于将通用函数分解为对称函数的叠加。简而言之，这就像从提供给我们的菜肴中找出菜谱一样。
傅立叶变换有助于找出匹配任何特定时间信号的周期速度、相位和幅度的集合。傅里叶变换有助于将信号从时域转换到频域。因此，从音频信号甚至其他时间序列（如传感器数据）中提取特征变得更加容易。
15.深度学习和机器学习有什么区别？
回答：这是常见的机器学习面试问题之一，您几乎可以在每个列表中找到它。深度学习作为机器学习的一个子集而发展，与神经网络有着显着的关系。深度学习涉及反向传播和神经科学特定原理的使用。
深度学习的应用有助于对大量半结构化或未标记数据进行精确建模。深度学习提供了无监督学习算法的表示。与其他机器学习算法相比，深度学习使用神经网络来学习数据表示。
16. 生成模型与判别模型有何不同？
答：生成模型将审查数据类别。然而，判别模型将审查各种数据类别之间的差异。一般来说，判别模型在分类任务中比生成模型具有更好的性能。
17. 模型精度重要还是模型性能重要？
回答：这个问题非常适合测试个人对机器学习模型性能的流畅程度。精度较高的模型在预测能力方面表现不佳。这是怎么发生的？一般来说，模型精度是模型性能的一个子集，并且在某些时候也可能会产生误导。如果您必须在具有数百万样本的大型数据集中检测欺诈行为，则更准确的模型将无法预测任何欺诈行为。
如果只有极少数涉及欺诈的案件，这种情况是可能的。对于预测模型来说，这个条件是不合适的。想象一下，为欺诈而设计的模型显示没有欺诈迹象！因此，我们可以清楚地确定模型准确性并不是模型性能的唯一决定因素。这两个要素在机器学习中都非常重要。
18. 在什么情况下分类比回归更好？
答：分类的结果是根据特定类别生成离散值和数据集。另一方面，回归提供了连续的结果，并且各个点之间有更好的界限。当您需要结果来反映数据集中显式类别中数据点的存在时，分类比回归更好。如果您只想查找某个名字是女性还是男性，则分类会更好。如果您想找出姓名与男性和女性姓名的相关性，回归是理想的选择。
19. 你能提供一个使用集成技术的例子吗？
答案：集成技术涉及学习算法的组合，以优化改进的预测性能。集成技术有助于减少模型中的过度拟合问题。因此，模型变得更加稳健，并且受到训练数据的微小变化影响的机会更少。
20. 用不到一分钟的时间解释一下你最喜欢的算法。
答：根据你的经验，你也可能遇到过这样的机器学习面试问题。在遇到此类问题时，您需要培养解释算法的复杂性和技术方面的技能。最重要的是，您必须保持镇静并简短而快速地介绍您的摘要。确保向面试官解释其他算法以获得更好的优势。此外，你还应该确保即使是五岁的孩子也能理解你对机器学习算法的解释。
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新生机器学习面试问题
列表中的下一个类别是针对新生的机器学习面试问题。面试官主要向应聘者提出一些简单的问题，以考察他的基础知识和对机器学习概念的理解。不仅是应届生，有经验的候选人也应该准备好这些问题，所以让我们开始讨论问题。
21.什么是机器学习？
回答：这是最基本的问题，通常在每次机器学习面试开始时都会出现。机器学习是一门计算机科学学科，涉及使用系统编程进行自动学习和改进。机器学习的基本思想是根据经验预测特定场景下合适的动作。机器人通过根据传感器的数据执行任务来发挥作用。
22.数据挖掘与机器学习有何不同？
答：机器学习涉及研究、设计和开发算法，这些算法可以帮助计算机无需显式编程即可学习。另一方面，数据挖掘涉及观察模式或从非结构化数据中提取知识。数据挖掘使用机器学习算法来完成此任务。
23. 机器学习有哪些不同类型？
回答：此条目是最常见的机器学习面试问题之一。机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习三个不同的类别。监督学习涉及标记数据的使用。无监督学习涉及使用未标记数据或没有适当指导的模型训练。
该模型必须通过创建集群从数据集中自动查找模式和关系。强化学习依赖于代理通过某些有助于识别奖励或错误的行为与环境进行交互。因此，您可以将强化学习视为机器学习的“尝试”方法。
24.定义机器学习中的过度拟合。
答：机器学习中，统计模型无法描述潜在关系的场景中会发生过拟合。相反，该模型描述了过度拟合中的随机误差和噪声。在高度复杂的模型中，由于参数多于许多训练数据类型，过度拟合很常见。过度拟合的模型通常表现出较差的性能。
25. 列出五种最流行的机器学习算法。
答：最流行的机器学习算法是决策树、概率网络和神经网络。另外两种流行的机器学习算法是支持向量机和神经网络或反向传播网络。
26. 机器学习有哪些不同的方法？
回答：这个问题是新生最常见的机器学习面试问题之一。考生可以通过三种不同的方法来回答。第一种方法是概念学习与分类学习。第二种方法是归纳学习与分析学习。机器学习的第三种方法是符号学习与统计学习。
27. 你能概述一下监督学习和无监督学习的功能吗？
答：监督学习执行分类、语音识别、回归、时间序列预测和字符串标注等功能。另一方面，无监督学习执行识别数据集群等功能。此外，无监督学习还有助于寻找低维数据表示。无监督学习还有助于在数据中找到有趣的方向以及新颖的观察或数据库清理要求。无监督学习还可以识别有趣的坐标和相关性。
28. 哪些领域可以实施模式识别？
回答：考生应该在针对新生的机器学习面试常见问题中找到此条目。模式识别适用于计算机视觉、数据挖掘和语音识别等领域。此外，您还可以找到它在生物信息学、统计学和信息检索方面的应用。
29.什么是机器学习中的降维？
答：降维是指有考虑地减少随机变量的过程。这样一来，随机变量就找到了两组，比如特征选择和特征提取。降维是机器学习和统计学中的一个重要概念。 PCA、ICA 和 KPCA 等特征提取技术是降维的理想选择。 PCA 表示主成分分析。 ICA 表示独立成分分析。 KPCA 代表基于核的主成分分析。
30. 说出一些顺序监督学习的方法。
答：顺序监督学习的不同理想方法包括滑动窗口方法和循环滑动窗口。此外，隐马尔科夫模型和最大熵马尔科夫模型有助于顺序监督学习。另外两种方法涉及条件随机场和图变换网络。
针对经验丰富的机器学习面试问题
现在，我们将继续讨论下一个类别——针对经验丰富的候选人的 MachineL 面试问题。因为您将在机器学习方面获得相当多的经验。根据经验，候选人会被问到一些更深层次和困难的问题。因此，请查看并为有经验的人准备这些最常见的机器学习面试问题。
31.解释链表和数组的区别。
回答：候选人通常会在针对经验丰富的专业人士的机器学习面试问题中发现这一点。链接列表包含一系列带有指针的对象，用于指导顺序处理。另一方面，数组只是一个有组织的对象集合。数组中的每个元素都遵循相同大小的假设，而链表则不具有此特征。
链表中的有机增长比数组更容易，数组可能需要预定义或重新定义。由于指针的原因，链表的改组涉及较少的内存消耗。另一方面，重新排列数组会消耗更多内存。
32.什么是哈希表？
答：哈希表是一种用于生成支持数组的数据结构。哈希函数有助于将键映射到某些值。哈希表非常适合不同的任务，例如数据库索引。
33. 如何为公司用户实施推荐系统？
回答：对于经验丰富的机器学习候选人，您通常可以找到类似的不同面试问题。你必须参考机器学习模型的使用来处理这些机器学习面试问题。最好的应对方法是通过对公司和行业的深入研究来找出公司的问题。
机器学习模型开发推荐系统的一些重要数据点在这里很重要。公司的收入驱动因素或公司的用户类型可以提供所需的数据点。
34. 梯度下降（GD）与随机梯度下降（SGD）有何不同？
答案：每种算法都有助于识别一组用于减少损失函数的参数。这是通过根据数据评估参数然后进行调整来实现的。在标准梯度下降 (GD) 的情况下，会对每组参数中的所有训练样本进行评估。
因此，您将采取大而缓慢的步骤来解决问题。随机梯度下降 (SGD) 涉及在更新一组参数之前对一个训练样本进行评估。这似乎类似于采取小而快的步骤来解决问题。
35. Box-Cox变换有什么用？
答案：Box-Cox 变换是一种幂变换，有助于数据变换以实现标准化分布。 Box-Cox 变换也是通过消除异方差来稳定方差的理想选择。
36. 说出三种用于管理异常值的数据预处理技术。
答：候选人可以在有经验的候选人的机器学习面试问题中找到此条目。第一种技术涉及 Winsorize 或限制阈值。第二种技术涉及用于减少偏差的 Box-Cox 变换。第三种技术涉及消除测量误差或异常的异常值。
37. 为训练、验证和测试集分配的正确数据量是多少？
回答：候选人将从针对经验丰富的专业人士的顶级机器学习面试问题中获得此条目。确切的金额是不可能的，因为我们必须找到完美的平衡。在测试集太小的情况下，我们对模型性能的估计可能不可靠。
在训练集过小的情况下，实际模型参数可能具有较高的方差。在这种情况下，最好推荐的做法是 80/20 或训练/测试分割。随后，您可以将训练集拆分为训练/验证分割或分区，以确保交叉验证。
38. 如何根据训练集大小选择分类器？
答：在训练集较小的情况下，高偏差和低方差模型表现出更好的性能。唯一的原因是这样的模型不容易过拟合。在训练集较大的情况下，低偏差和高变异模型表现出更好的性能。这是可能的，因为它们能够反映更复杂的关系。
39.什么是潜在狄利克雷分配（LDA）？
答：LDA是无监督学习机器学习面试题中常见的话题之一。 LDA 是主题建模以及根据主题对文档进行分类的通用方法。它是一种生成模型，将文档表示为具有自己的概率分布的主题组合。 LDA 涉及作为主题分布的文档，首先是单词的分布。
40. 您如何提高我们营销团队的效率？
答：您应始终根据公司类型来回答此类问题。第一个建议可能是使用聚类算法来构建自定义客户群。第二个建议涉及根据用户的网站行为预测转化概率。下一个建议可能是对标题进行自然语言处理以预测性能。
机器学习彻底改变了世界，云计算领域也未能幸免。如果您是 Google Cloud 平台上的数据工程师，请熟悉 Google Cloud Platform 上的机器学习。
其他机器学习面试问题
最后，讨论将提出面试的各种机器学习面试问题。无论您是新人、经验丰富的数据工程师还是数据科学家，您都可能会遇到这些面试问题。所以，别忘了检查一下
41.归纳学习和演绎学习有什么区别？
答案：归纳学习涉及利用观察得出结论。演绎学习涉及参考结论来发展观察。
42.信息增益和熵有什么区别？
答案：熵显示了数据中的混乱程度，并且随着与叶节点的距离的增加而减小。信息增益取决于数据集在属性上溢出后熵的减少。信息增益随着靠近叶节点而增加。
43. 序列学习过程有哪些不同类别？
答：顺序学习过程是机器学习面试问题中的常见话题之一。这四个类别包括序列预测、序列生成、序列识别和序列决策。
44. 关系评估技术有哪些不同的组成部分？
答：关系评估技术的重要组成部分包括数据获取、查询类型、显着性测试和评分指标。其他重要组成部分包括交叉验证技术和地面实况获取。
45. 说出集成方法中的两个范式。
回答：集成方法的两个重要范式是并行集成方法和顺序集成方法。
46.贝叶斯逻辑程序由哪些部分组成？
答案：贝叶斯逻辑程序涉及两个组成部分。第一个组件是包含一组贝叶斯子句的逻辑组件。第二个部分是定量部分。逻辑部分涉及领域的定性方面。
47. 神经网络的优点和缺点是什么？
答：常见的机器学习面试题中不能错过这个条目。神经网络可以为视频、图像和音频等非结构化数据集带来性能突破。与其他机器学习算法相比，神经网络具有更高的灵活性，有助于更好地学习模式。神经网络的缺点意味着需要大量的训练数据。此外，神经网络在选择架构和理解底层内部层方面也存在挫折。
48.决策树的优点和缺点是什么？
答案：决策树有助于轻松解释和调整有限数量的参数。决策树是非参数的，因此不易受到异常值的影响。另一方面，决策树很容易出现过度拟合。但是，您可以选择增强树或随机森林等集成方法来处理此类问题。
49. 你能解释一下装袋吗？
答案：Bagging 是 bootstrap aggregating 的简称。 Bagging 实际上是一种元算法，它将初始数据集中的 M 个子样本作为输入。随后，该算法在子样本上训练预测模型。最终模型是平均引导模型的产物，并提供更好的结果。
50.什么是推荐系统？
答：推荐系统是信息过滤系统中的一个子类，用于预测用户对某个项目的偏好。推荐系统的最佳技术是协同过滤和基于内容的过滤。
最后的话
因此，上述讨论清楚地反映了机器学习面试中可能遇到的不同类型的问题。讨论的主要焦点是根据问题的相关性来划分问题。因此，您可以专注于适合您专业水平的特定类别的问题。例如，如果您是一位经验丰富的机器学习专业人士，您应该选择针对经验丰富的机器学习面试问题以及其他问题作为奖励。
讨论的另一个好处是说明可能涉及多重响应的实际问题。讨论概述了回答每个问题的最佳实践方法。但是，您需要扩大准备范围并进行更多研究，以找出其他 ML 面试问题。如果您是 AWS 平台上的机器学习工程师或数据工程师，请立即报名参加 AWS 机器学习专业实践测试并成为认证专业人员。
只要付出必要的努力和奉献，前途光明的职业生涯就离我们不远了！
