摩拜2018算法笔试题解析：SQL、SVM与机器学习

"摩拜2018校招算法工程师笔试卷及答案.pdf" 是一份针对算法工程师招聘的笔试题目及解答，包含了SQL查询语句、机器学习算法以及防止过拟合等相关知识点。 1. SQL查询语句中的关键字段： - WHERE子句：在查询语句中用于过滤数据，根据指定条件选择满足要求的行。 - GROUP BY子句：将数据按照一个或多个列进行分组，通常与聚合函数一起使用，如COUNT(), SUM()等。 - HAVING子句：用于对GROUP BY后的分组结果进行过滤，与WHERE不同的是，它可以在聚合函数上设置条件。 2. SVM（支持向量机）与LR（逻辑回归）的区别： - 损失函数：SVM通常使用Hinge损失或指数损失，而LR使用的是交叉熵损失。 - 核技巧：SVM可以使用核函数进行非线性变换，而LR一般处理线性问题，但也可以扩展到非线性分类。 - 多分类：SVM支持多分类，通过一对多的方式或使用软间隔。 - 其他选项：两者的数学本质不同，SVM试图找到最大边距分类器，而LR是概率型模型。 3. SVM使用替代损失函数的原因： - 0/1损失函数（误分类的惩罚）非凸且不连续，不易优化。 - 替代损失函数如Hinge损失是连续可微的，更利于求解。 - 可以扩大SVM的应用范围，使其适应不同的优化问题。 4. L1正则和L2正则的共同点： - 都属于正则化技术，用于防止过拟合。 - 不是减少特征数量，而是通过惩罚项控制模型复杂度。 - 两者都会增加模型的泛化能力，不是增大模型的偏差或方差。 5. 防止过拟合的方法： - 交叉验证：通过多次划分训练集和验证集来评估模型性能，减少过拟合风险。 - 低维嵌入：通过降维减少模型复杂度。 - 剪枝：在决策树中去除不必要的分支，简化模型。 - 集成学习：如随机森林、梯度提升等，通过多个弱模型组合成强模型，提高泛化能力。 6. 频率学派与贝叶斯学派的差异： - 频率学派关注固定样本空间，研究参数空间，强调从数据中学习频率规律。 - 贝叶斯学派则对参数空间有先验分布，会更新参数的后验概率。 这份笔试题涵盖了数据库操作、机器学习基础和统计学习理论等多个方面，是准备算法工程师面试的一个宝贵资源。