机器学习深度学习面试宝典：300+经典题目详解

在机器学习和深度学习面试中，面试官可能会考察求职者对基础理论和技术的理解深度。以下是一些关键知识点的详细解析： 1. **支持向量机 (SVM)**：SVM是一种强大的分类算法，其核心思想是找到最优的决策边界（分类超平面），将不同类别的数据分开。SVM有三种主要类型：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（通过核技巧处理非线性问题）。理解这些分类及其对应的优化方法是面试的重要部分。 2. **Tensorflow 计算图**：Tensorflow是一种基于数据流图的编程框架，用于构建复杂的数学运算。它通过节点表示计算，边表示依赖关系。求职者应熟悉如何设计和优化计算图，以及如何利用Tensorflow进行高效的数值计算和模型构建。 3. **GBDT vs XGBoost**：XGBoost是对梯度提升决策树（GBDT）的一种改进，它优化了损失函数、引入了正则化以避免过拟合，并采用更有效的节点分裂策略。了解这两者之间的性能差异和优劣是评估候选人算法理解的关键点。 4. **距离度量选择**：在聚类算法如k-means和kNN中，欧氏距离通常优于曼哈顿距离，因为欧氏距离适用于任意维度的空间，更适合一般情况下的数据点。理解为何在实际应用中选择合适的距离度量是衡量候选人的实用性知识。 5. **特征工程**：这是一个关键环节，涉及数据预处理、特征选择和变换，旨在提高模型的性能。求职者应能解释如何通过特征工程处理缺失值、编码分类变量、降维等步骤，以及这在模型性能中的作用。 6. **逻辑回归 (LR)**：逻辑回归是线性模型的一种，用于分类问题。求职者需掌握模型的构建过程、数学推导（如sigmoid函数、最大熵模型的关系）、正则化的应用，以及LR相对于线性回归的优势，如更好的泛化能力。并行化实现也是考察点，包括理解如何在分布式环境中并行化计算。 7. **过拟合问题**：过拟合是机器学习中的一个常见挑战，求职者需了解过拟合的定义、成因，以及如何通过交叉验证、正则化等方法来减少过拟合。候选人需要展示他们能够识别何时过拟合发生，并能提出相应的解决方案。 面试时，以上知识点将帮助求职者展现对机器学习和深度学习的扎实基础，以及在实践中解决问题的能力。