机器学习面试精华：SVM、Tensorflow、GBDT vs XGBoost与特征工程详解

本资源是一份包含300多个面试题的机器学习和深度学习面试题合集，主要涵盖了以下几个核心知识点： 1. **支持向量机(SVM)**: SVM是一种用于分类的数据驱动算法，目标是找到最优的分类超平面，区分不同类别的数据。它有三种形式：线性可分支持向量机、线性支持向量机和非线性支持向量机。线性可分情况下使用硬间隔最大化，线性不可分时通过核技巧处理并采用软间隔最大化。 2. **Tensorflow的计算图**: 这是一种编程模型，利用计算图表示计算过程，其中节点代表运算，边表示依赖关系。每个节点对应一个计算操作，使得Tensorflow能够有效地管理大规模并行计算。 3. **GBDT与XGBoost的区别**: XGBoost是对GBDT的一种优化，提供了更高的精度和效率。XGBoost改进了损失函数、引入了正则化以避免过拟合，以及使用了优化过的节点分裂策略，如使用泰勒展开的二阶逼近和更复杂的树结构。 4. **距离计算的选择**: k-means和kNN算法通常使用欧氏距离计算邻域，因为它适用于任何空间的数据。曼哈顿距离虽然直观，但因其只考虑水平和垂直方向，对于某些特定情况（如棋盘格状数据）不如欧氏距离通用。 5. **特征工程的重要性**: 特征工程涉及数据预处理、转换和选择，目的是提取有用信息、减少噪声和冗余，以提高模型性能。它是机器学习项目中不可或缺的步骤。 6. **逻辑回归(LR)**: LR是一种线性模型，用于预测连续值或进行二分类。讲解内容包括模型建立、数学推导（如最大似然估计）、正则化的应用（如L1和L2惩罚）、LR与最大熵模型的关系，以及LR相较于线性回归的优势（如简单、解释性强）。面试者还需了解并行化实现的方式和开源库。 7. **逻辑回归的发展历史和工程细节**: 询问应聘者LR的深入理解，包括模型的发展历程，如何解决工程问题，以及并行化的实现策略。 这份资料适合求职者准备机器学习和深度学习领域的面试，深入理解和掌握这些关键知识点将有助于他们在面试中展现实力。