面试经验分享：ML算法面试要点与技巧解析

在本文档中，涵盖了多个关键的机器学习和编程领域的知识点。首先，讨论了机器学习算法中的两种重要求解参数的方法——极大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP），它们的区别在于前者是基于观察数据寻找参数估计，后者则同时考虑先验信息。对于连续属性的离散化，文章指出这有助于处理非线性和简化模型，通常在数据预处理阶段被用于特征工程。 接着，针对Logistic回归，提到了它可以处理浮点数，但多项式组合特征的引入能显著提升模型的复杂度和预测能力。关于C/C++语言中的sizeof和strlen函数，虽然都是获取字符串长度，但sizeof是编译时计算对象大小，适用于任何类型的参数，而strlen则在运行时动态计算字符数组长度。 XGBoost和LightGBM是两个流行的梯度提升框架，各有优势。XGBoost强调模型的解释性和并行计算能力，适合大规模数据，而LightGBM则注重效率和速度，尤其在特征重要性排序方面更出色。文档还简要介绍了EM算法（Expectation-Maximization）的推导，这是一种常见的参数估计方法，广泛用于高维数据和混合模型。 Apriori算法涉及市场篮子分析，用于发现频繁项集和关联规则，常用于推荐系统和市场分割。随机森林（RF）和KMeans算法分别属于集成学习和聚类方法，前者通过多个决策树的集成提高预测稳定性，后者用于无监督的分群任务。 语言模型如n-gram模型、HMM（隐马尔可夫模型）和CRF（条件随机场）都是序列标注的重要工具，它们在自然语言处理中用于建模语言的概率分布。LDA（潜在狄利克雷分配）则是一种主题模型，用于文本分析中的主题发现。 关于正则化，L1和L2范数的区别在于L1促进稀疏性（产生零权重），而L2倾向于平滑权重，防止过拟合。SVM（支持向量机）作为监督学习算法，其优点包括泛化能力强、结构风险最小化，但需要选择合适的核函数且对内存消耗大；相比之下，朴素贝叶斯在小规模数据和文本分类中有良好表现，但假设属性独立性限制了其在复杂数据上的表现。总体来说，这些知识点覆盖了从基础统计学习到高级机器学习模型以及编程语言中的细节，对准备相关面试或深入理解这些技术的人来说非常有价值。