"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。
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