机器学习面试精华：深度学习、项目实战与理论概述

本篇机器学习面试总结是作者在2018年9月5日针对机器学习领域面试经验的分享，内容涵盖了广泛的理论知识和实战经验，旨在帮助他人准备面试。以下是部分内容概要： 1. 自我介绍：首先，作者简要介绍了自己，这可能包括学术背景、项目经验和技能特长。 2. 深度学习：对深度度量学习进行了概述，强调了其在科研中的重要性，可能是卷积神经网络(CNN)或深度学习的基本概念。 3. 项目经验：提到了两个具体的项目，一是手机AI背景虚化技术，涉及到实际应用中的挑战和解决方案；另一个是人工智能辅助糖尿病遗传风险预测，展示了对实际问题解决能力的应用。 4. 框架对比：Caffe与TensorFlow是两个热门的深度学习框架，作者分析了它们之间的区别，可能涉及性能、易用性和社区支持等方面。 5. 竞赛经验：分享了卫星影像AI分类比赛的经历，展示了在竞赛环境中的实战技巧。 6. 模型理解：讲解了机器学习中常见的模型如线性回归、逻辑回归、SVM等，以及它们适用的场景和关键指标，如AUC、IOU、ROC。 7. 过拟合与防止：解释了过拟合的原因，并讨论了防止过拟合的方法，可能涉及正则化、交叉验证等策略。 8. 模型选择：介绍了判别模型和生成模型的区别，以及特征处理方法，如特征选择、特征工程等。 9. 优化方法：详细对比了梯度下降法、最小二乘法、牛顿法和坐标轴下降等优化算法的特点和适用场景。 10. 降维技术：讲解了PCA、LDA和SVD在数据预处理中的作用，这些都是常用的维度减少方法。 11. 回归与分类模型：深入解析了线性回归、逻辑回归和SVM的原理，以及它们之间的关系。 12. 集成学习：介绍了RF（随机森林）、Adaboost、GBDT（梯度提升树）和XGBoost/LightGBM等集成学习方法，强调了它们的异同及各自的优缺点。 13. 调参：针对XGBoost和LightGBM这类模型，分享了调参的重要性和注意事项，可能包括超参数选择、网格搜索等策略。 通过这些丰富的知识点，读者不仅能了解到面试时可能被问到的基础理论，还能学到如何将理论应用于实践项目和竞赛，以及面试过程中如何展示自己的技能和经验。对于准备机器学习面试的人来说，这是一个宝贵的参考资源。