深度学习面试必备：SVM、Tensorflow与GBDT解析

"机器学习、深度学习面试笔试题合集，包含SVM、Tensorflow计算图、GBDT与XGBoost的区别、距离度量选择、特征工程、逻辑回归等多个知识点" 在机器学习领域，SVM（支持向量机）是一种强大的分类工具。它基于间隔最大化的理念，寻找一个能够最大化类别间边界的超平面。SVM有三种变体：线性可分支持向量机（硬间隔）、线性支持向量机（软间隔）和非线性支持向量机，通过核函数将低维非线性数据映射到高维空间实现线性可分。核函数的选择对SVM性能至关重要，常用的有线性核、多项式核和高斯核（径向基函数RBF）。 Tensorflow是谷歌开发的深度学习框架，其核心概念是计算图。计算图是一种描述计算过程的数据结构，由节点（操作）和边（张量）组成。每个节点代表一个操作，边表示输入和输出的关系。在Tensorflow中，首先定义计算图，然后在会话中执行这个图，实现数据的流动和计算。 GBDT（梯度提升决策树）和XGBoost是两种常用的集成学习方法。GBDT通过迭代添加弱决策树来提升模型性能，每次迭代的方向是负梯度方向。而XGBoost是GBDT的优化版本，它引入了二阶导数的信息，使得模型训练更加精确。此外，XGBoost还增加了正则化项，避免过拟合，并优化了节点分裂策略，使其更加高效。 在距离度量方面，k-means和kNN通常选择欧氏距离是因为其适用性广泛，不受限于特定维度，适合任意空间中的点。相比之下，曼哈顿距离仅适用于城市街区模式的数据，如棋盘格状的结构。 特征工程是机器学习预处理的关键步骤，包括特征选择、特征提取和特征转换等。通过特征工程，可以提高模型的泛化能力，降低过拟合风险，使模型更好地理解数据的本质。 逻辑回归（LR）是一种广泛应用的分类模型，基于最大熵模型，通过解决最大似然估计问题得到参数。正则化是防止过拟合的重要手段，常见的有L1和L2正则化。相比于线性回归，LR能处理非线性可分问题，且模型解释性强。在工程实践中，LR可以通过多种方式并行化，如数据并行、模型并行等，提高计算效率。 过拟合是模型训练中常见的问题，当模型过于复杂，对训练数据过度拟合，导致在新数据上的表现不佳。防止过拟合的方法包括正则化、早停策略、增加数据量、使用dropout或集成学习等。理解并掌握这些知识点对于机器学习和深度学习的面试和笔试至关重要。