深度学习面试必备：机器学习与SVM、Tensorflow解析

"该资源为机器学习与深度学习算法岗位的面试题合集，包含300道问题，涵盖了SVM、Tensorflow、GBDT与XGBoost、距离度量、特征工程以及逻辑回归等多个核心知识点。" 深度学习与机器学习是当前人工智能领域的重要分支，它们在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域有着广泛应用。面试中，对这些技术的深入理解是衡量候选人能力的关键。 1. 支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，其核心思想是找到一个最优超平面，使得不同类别的数据点被最大程度地分隔开来。SVM分为线性可分、线性不可分和支持向量机，分别对应硬间隔、软间隔和非线性核函数的应用。核技巧的引入使得SVM能够处理非线性问题，提高了分类效果。 2. TensorFlow是一个用于数值计算的开源库，其基于数据流图的计算模型允许开发者定义复杂的计算流程。计算图中的节点代表操作，边则表示数据流。这种抽象方式使得计算可以在多种硬件平台上高效执行，包括CPU和GPU。 3. GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和XGBoost是梯度增强决策树算法的两个版本。XGBoost在GBDT的基础上进行了优化，如使用二阶导数近似损失函数、引入正则化减少过拟合、优化树的构建策略等，因此在准确性和效率上优于GBDT。 4. 在聚类或最近邻算法中，通常选择欧氏距离而非曼哈顿距离作为距离度量，因为欧氏距离适用于任意维度空间，更为通用。而曼哈顿距离仅考虑水平和垂直方向的距离，适用于特定问题，如棋盘游戏。 5. 特征工程是机器学习预处理阶段的关键步骤，它涉及特征选择、转换和创建新特征，目的是提高模型的预测性能。这包括对原始数据的清洗、规范化、编码和降维等处理。 6. 逻辑回归（LR）是一种广义线性回归模型，常用于二分类问题。LR通过最大熵模型（MaxEnt Model）来估计概率，通过加入正则化项防止过拟合。LR相比于线性回归，能直接输出概率估计，且在分类问题中表现更好。并行化实现通常包括数据并行和模型并行，开源实现如sklearn和TensorFlow都提供了相关的接口。 7. 过拟合（Overfitting）是机器学习中的常见问题，表现为模型在训练数据上表现优秀，但在未知数据上表现较差。解决过拟合的方法包括增加数据量、正则化、早停策略、集成学习等。 这些面试题展示了机器学习和深度学习领域的深度和广度，对候选人在理论知识和实践经验上的要求。掌握这些知识点不仅有助于面试，也是实际工作中解决问题的基础。