机器学习面试必备：有监督与无监督学习、正则化与过拟合解析

在本文档中，包含了机器学习面试中的关键知识点，主要聚焦于有监督学习和无监督学习的区别、正则化的重要性及其原理、过拟合现象及解决策略，以及模型的泛化能力和生成模型与判别模型的区分。 1. **有监督学习与无监督学习的区别**: - 有监督学习依赖于已标记的训练样本，如逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)、反向传播(BP)、随机森林(RF)和梯度提升决策树(GBDT)，目的是通过训练数据进行预测，适用于分类和回归任务。 - 无监督学习则是处理未标记的数据，如K-means聚类和深度学习(DL)，它的目标在于发现数据内在的结构和模式，不涉及具体的预测任务，常用于数据探索和预处理。 2. **正则化与奥卡姆剃刀原理**: - 正则化通过在模型训练过程中引入惩罚项，如L1或L2正则，以防止模型复杂度过高，避免过拟合。奥卡姆剃刀原理强调简单性的原则，认为在众多可能的解释中，最简单的那个是最优的。 - 过拟合是指模型在训练数据上表现优秀，但在新数据上的性能差，可能由于数据不足、模型复杂度过高或噪声干扰等因素导致。 3. **解决过拟合的方法**: - 增加样本量、降维、使用验证数据 - 选择合适的抽样方法，保证样本的代表性 - 清理噪声数据 - 控制模型复杂度，如使用正则化、限制决策树的深度、权值衰减等 - 采用交叉验证，防止过度训练 4. **泛化能力**: - 泛化能力衡量的是模型在未见过的新数据上的预测性能，这是评估模型好坏的重要标准。 5. **生成模型与判别模型**: - 生成模型（如朴素贝叶斯和K-means）学习联合概率分布P(X,Y)，计算条件概率P(Y|X)，可用于概率预测和隐变量建模。 - 判别模型（如逻辑回归）直接学习决策函数Y=f(X)，直接根据输入X进行分类或预测，无需重建完整的概率分布。 理解并掌握这些概念对于机器学习工程师来说至关重要，它们是实际项目中应用和优化模型的基础，同时也是面试中考核技能的重要部分。