机器学习面试关键知识点解析

"该文档是关于机器学习面试的题目集合，涵盖了有监视学习与无监视学习的区别、正则化、过拟合及其解决方案、交叉验证、泛化能力以及生成模型和判别模型等多个核心概念。" 1、有监视学习与无监视学习 有监视学习是一种在已标记数据上进行训练的方法，目的是对未知数据进行分类或预测，常见的算法包括逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、反向传播（BP）、随机森林（RF）和梯度提升决策树（GBDT）。无监视学习则不依赖标记数据，它通过发现数据中的内在结构来学习，如聚类算法KMeans和深度学习（DL）。 2、正则化 正则化是为了防止过拟合，通过在经验风险最小化的目标函数中加入正则化项（通常是参数的L1或L2范数），以控制模型复杂度。奥卡姆剃刀原理指出，简洁且能解释数据的模型是最好的。过高的模型复杂度会导致过拟合，即模型在训练数据上的表现很好，但在新数据上的表现较差。 3、过拟合及其解决办法 过拟合主要由于样本数据问题（如样本量不足、抽样不合理、噪声数据过多）和模型问题（如模型过于复杂、未剪枝的决策树、权值学习迭代次数过多）引起。解决过拟合的策略包括增加样本数量、降维、数据清洗、选择更简单的模型、应用模型融合技术、添加正则化项（如L1和L2正则化）、实施交叉验证和权值衰减等。 4、交叉验证 交叉验证是一种评估模型性能的技术，它将数据集划分为多个子集（如k折），每次用k-1个子集训练模型，剩下的子集用于验证，重复此过程k次，平均结果作为模型的性能评估。 5、泛化能力 泛化能力衡量的是模型在未见过的新数据上的预测性能，它是机器学习模型的重要指标，好的泛化能力意味着模型能在实际应用中稳定、准确地预测未知数据。 6、生成模型与判别模型 生成模型学习数据的联合概率分布P(X,Y)，进而计算条件概率P(Y|X)，如朴素贝叶斯和K-means。生成模型能够恢复联合概率分布，学习速度快，但可能对数据分布的假设过于严格。判别模型直接学习条件概率P(Y|X)，如逻辑回归、支持向量机等，它们通常在预测任务上表现更好，但无法提供联合概率分布信息。 总结来说，这份机器学习面试题库涵盖了机器学习基础理论的关键点，对于准备面试的候选人来说，理解和掌握这些概念对于成功应聘至关重要。