机器学习面试必备知识点梳理

"这篇资源是关于机器学习面试的高频知识点汇总，涵盖了从基础的分类算法、逻辑回归推导，到SVM、核函数、正则化等进阶主题，还包括了推荐系统、协同过滤以及集成学习算法等内容。" 1. 常见分类算法及应用场景： - 逻辑回归（LR）：适用于二分类问题，例如预测用户是否点击广告； - 支持向量机（SVM）：适用于高维小样本分类，如文本分类； - 决策树（DT）：易于理解和解释，常用于特征选择和规则提取； - 朴素贝叶斯（NB）：适用于文本分类和垃圾邮件检测； - 人工神经网络（NN）：用于复杂模式识别，如图像分类； - K-近邻（KNN）：简单易用，适用于多分类和回归问题； - 集成学习算法如随机森林（RF）、GBDT、Adaboost和XGboost，广泛应用于各类分类和回归任务。 2. 逻辑回归推导： - 逻辑回归通过sigmoid函数将线性模型的结果转换为概率值，适合处理二分类问题； - 梯度上升法用于优化逻辑回归的参数，最大化似然函数。 3. SVM相关问题： - SVM寻找最大间隔超平面，能有效处理小样本和高维数据； - 核函数（如RBF）用于将低维数据映射到高维空间，实现非线性分类。 4. 核函数使用： - 核函数是SVM的关键，如线性核、多项式核和高斯核（RBF），用于处理非线性可分问题。 5. 生成模型和判别模型： - 生成模型（如朴素贝叶斯）学习数据的概率分布，而判别模型（如SVM、决策树）直接学习决策边界。 6. ID3, C4.5和CART区别： - ID3基于信息熵进行特征选择，C4.5是ID3的改进版，考虑了连续属性和剪枝，CART构建的是二叉树，支持回归和分类任务。 7. 交叉熵公式原理： - 交叉熵是衡量分类模型预测概率与实际标签吻合程度的损失函数，常用于神经网络的优化。 8. L1和L2正则化： - L1正则化产生稀疏解，适合特征选择；L2正则化防止过拟合，保持模型稳定。 9. 传统机器学习模型： - 包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K-近邻等。 10. k-means算法流程： - 初始化聚类中心，迭代更新簇内点的分配和中心位置，直到收敛。 11. DBSCAN和Kmeans对比： - DBSCAN无须预先指定聚类数，能发现任意形状的簇；Kmeans对簇的形状有假设，需预设聚类数量。 12. LDA原理： - 主题模型，用于文档主题抽取，通过找到文档中词共现的概率分布来推断主题。 13. PCA与SVD的关系： - PCA是主成分分析，通过线性变换降维；SVD是奇异值分解，是PCA的基础，用于计算PCA的主成分。 14. 推荐系统常用模型： - 协同过滤（基于用户或物品的相似性推荐）、基于内容的推荐、混合推荐等。 15. 协同过滤适用场景及冷启动： - 适用于用户行为数据丰富的场合，但新用户或新物品可能存在冷启动问题。 16. Bagging和Boosting区别： - Bagging通过bootstrap抽样创建子样本，减少过拟合；Boosting逐次加强弱学习器，强调错误样本。 17. XGBoost和GDBT区别： - XGBoost是GDBT（梯度提升决策树）的优化实现，更高效，支持并行计算。 18. SGD,Momentum,Adagard,Adam原理： - 这些是优化算法，用于更新模型参数，SGD是最简单的，Momentum、Adagard和Adam分别引入动量、自适应学习率和动量与学习率调整。 19. 过拟合原因及解决办法： - 过拟合是因为模型过于复杂，训练数据不足；解决方案包括正则化、增加数据量、早停策略等。 20. LightGBM优势： - LightGBM采用更有效的梯度提升树实现，降低内存消耗，提高训练速度，适用于大规模数据。 这些知识点构成了机器学习面试的核心部分，理解并掌握它们对于求职者来说至关重要。