BAT面试热门：SVM、Tensorflow与XGBoost解析

"面试题目集合，包括SVM、Tensorflow计算图、GBDT与XGBoost的区别、距离度量选择及特征工程、逻辑回归（LR）的深入理解和过拟合解决方案" 1. SVM（支持向量机）是机器学习中的一种经典分类算法。它通过寻找最优的分类超平面来区分不同类别的数据点。线性可分情况下的SVM使用硬间隔最大化，而面对近似线性可分或非线性可分的数据时，SVM引入了软间隔和核函数，能够处理复杂的非线性问题。核函数的使用是SVM的一个关键特性，它能够将低维数据映射到高维空间，使得原本线性不可分的问题在高维空间中变得可分。 2. Tensorflow是一个强大的深度学习框架，其核心是计算图。计算图由节点和边组成，节点表示运算，边表示数据流。这种数据流图模型使得计算可以在不同的设备上分布式执行，如GPU或CPU，提高了计算效率。Tensorflow允许用户先定义计算图，然后在合适的时刻进行执行，这种“声明式”编程风格便于模型的构建和优化。 3. GBDT（梯度提升决策树）与XGBoost是两种基于决策树的集成学习方法。XGBoost是对GBDT的优化，改进包括：使用泰勒展开式近似损失函数，引入正则化控制模型复杂度，以及采用优化的节点分裂策略。这些改进使得XGBoost在预测精度和训练速度上优于传统的GBDT。 4. 在k-means和kNN算法中，通常使用欧氏距离作为衡量样本间相似性的标准，因为它适用于任意维度的空间。相比之下，曼哈顿距离仅考虑各轴上的绝对差异，适用于一维或二维的规则网格结构。在多维数据中，欧氏距离更通用，更能反映出数据点间的实际距离。 5. 特征工程是机器学习中重要的预处理步骤，涉及特征选择、转换和构造新特征等，目的是提高模型的预测能力和解释性。例如，特征缩放、离群值处理、编码类别变量等都是特征工程的一部分。 6. 逻辑回归（LR）是一种广义线性模型，用于处理二分类问题。它通过最大熵模型（MaxEnt）来建立概率模型，同时LR相比于线性回归，具有更好的解释性和模型复杂度控制。正则化是防止过拟合的重要手段，常见的有L1和L2正则化。在工程实践中，LR可以通过并行化计算加速，如使用SGD（随机梯度下降）和分布式计算框架。 7. 过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见过的测试数据上性能下降。解决过拟合的方法包括：正则化、早停策略、dropout（随机失活）、增加数据量、使用集成学习方法如bagging和boosting，以及采用更简单的模型结构。 这些面试题目涵盖了机器学习和深度学习的基础知识，对于求职者来说，理解和掌握这些概念和技术是必不可少的。