机器学习面试精要：SVM、Tensorflow与距离度量解析

"这篇文档包含了机器学习面试的1000道题目，涵盖了从基础到高级的各种知识点，适合初学者和经验丰富的专业人士作为参考。文档中涉及到的支持向量机（SVM）、Tensorflow的计算图、K-means与KNN的距离度量以及逻辑回归（LR）和正则化等内容，都是机器学习领域的重要概念和技术。" 详细说明: 1. **支持向量机(SVM)**: SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。它的核心思想是在特征空间中找到一个最优超平面，使得不同类别的数据点被这个超平面最大程度地分开。SVM通过最大化间隔（margin）来实现这一点，同时通过支持向量（最接近超平面的数据点）来确定超平面。SVM还可以通过核函数处理非线性可分问题。 2. **Tensorflow的计算图**: TensorFlow是一个强大的深度学习框架，其计算是基于计算图的概念。计算图是一个由节点（Ops）和边（Tensors）组成的有向图，其中每个节点代表一个计算操作，边则表示节点之间的输入和输出关系。执行计算时，TensorFlow首先构建计算图，然后在Session中进行运行。这种方式有助于异步计算和分布式训练。 3. **距离度量**: - **欧氏距离**是最直观的距离度量，适用于欧几里得空间，是两点间直线距离。在k-means和kNN中，通常用于计算样本间的相似度。 - **曼哈顿距离**，又称L1距离，是在直角坐标系中，两点间沿坐标轴方向的距离之和。它不考虑角度，更适合于城市街区等网格状结构。 4. **逻辑回归(LR)**: LR是一种广义线性回归模型，用于二分类问题。它通过假设因变量服从伯努利分布，利用最大似然估计求解参数。LR模型可以添加L1或L2正则化来防止过拟合。与线性回归相比，LR引入了sigmoid函数（逻辑函数），将连续的预测值转换为概率，更适合处理分类问题。 5. **过拟合解决方案**: 过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集或新数据上性能下降。常用的缓解过拟合的策略包括： - **Dropout**：在训练过程中随机关闭一部分神经元，避免网络过度依赖某些特征。 - **正则化**：如L1和L2正则化，通过在损失函数中添加惩罚项限制模型复杂度。 - **批量归一化(Batch Normalization)**：加速训练，提高模型的稳定性和泛化能力。 6. **LR与SVM的联系与区别**: 联系：两者都是分类模型，常用于线性问题，且都支持正则化。 区别：SVM通过最大化间隔寻求最佳决策边界，而LR通过概率模型来预测类别。SVM对于小样本和高维数据可能更优，而LR模型简单，易于理解和解释，且可以快速训练。 这些知识点构成了机器学习面试的核心部分，不仅要求理论理解，还强调实践应用和工程实现，例如并行化计算和对开源实现的理解。深入掌握这些概念和技术对于在机器学习领域求职至关重要。