机器学习面试精华：SVM原理、Tensorflow计算图与GBDT/XGBoost差异

在这个最新的机器学习和深度学习面试题目集中，我们涵盖了多个关键知识点，旨在帮助求职者准备面试时对理论和实践的深入理解。 首先，我们讨论了支持向量机（SVM），它是机器学习中的一个重要概念。SVM是一个二分类算法，其目标是找到一个最优的分类超平面，最大化样本间的间隔，使得两类数据点被最大程度地分离。它分为线性可分和线性不可分的情况，可以通过硬间隔（完美分离）或软间隔（容忍少量错误）来处理。线性可分SVM和线性支持向量机基于线性模型，而非线性SVM则通过核函数引入非线性映射，使得数据在高维空间中变得线性可分。 接下来，Tensorflow被提及，这是一个流行的深度学习框架。Tensorflow利用计算图作为其核心，这种表示方式允许开发者定义复杂的计算流程，其中节点代表运算，边表示依赖关系。这样，计算过程可以高效地执行和优化。 关于集成学习中的GBDT（梯度提升决策树）和XGBoost，XGBoost是对GBDT的一种改进，它提升了模型的准确性和效率。XGBoost的特点包括使用二阶泰勒展开的损失函数、更有效的树结构正则化，以及通过优化选择的节点分裂策略，如使用信息增益比率而非基尼系数。 面试中常常涉及特征工程，这是数据分析和机器学习中的重要环节，它涉及到数据预处理、特征选择、转换和创建新特征，以提高模型的性能。一个好的特征工程能够揭示数据潜在的模式和结构，使模型更加精确。 Logistic Regression (LR) 或者最大熵模型也是常考的话题。LR是一种广泛应用于分类问题的模型，通过sigmoid函数将线性预测转化为概率形式。它包括模型构建、数学推导（如sigmoid函数、代价函数等）、正则化（如L1或L2正则化）以及与最大熵模型的关系。面试者还需熟悉LR的并行化实现，以及了解其历史发展。 最后，面试者会被问及过拟合问题，这是深度学习和机器学习中的常见挑战。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现差的现象。应对策略包括增加数据、使用正则化、早停等方法，以及理解模型复杂度和泛化能力之间的平衡。 这些题目不仅要求对理论有扎实的理解，还强调了实际应用中的思考和实践经验，是深度学习和机器学习面试的重要考察点。