机器学习面试精华：SVM、Tensorflow与距离比较

在机器学习面试中，面试者可能会被要求概述一些核心概念和技术。SVM（Support Vector Machine）是一个关键的算法，它是一种监督学习模型，特别适合于分类问题。其目标是找到最优的分类超平面，最大化数据点到该超平面的间隔，使得两类数据点被清晰地分开。SVM通过构建最大间隔决策边界，使得支持向量（即离决策边界最近的数据点）对模型的泛化性能起决定作用。 TensorFlow是一个强大的深度学习框架，它基于计算图的概念，这种图表示了计算任务的顺序和依赖关系。每个节点代表一个操作或变量，边则表示数据如何流动。通过这种方式，TensorFlow允许开发者构建和优化复杂的神经网络结构。 面试中还会涉及距离度量的讨论，如欧氏距离和曼哈顿距离。欧氏距离是基于两点间直线距离的度量，适用于欧几里得空间，计算简单直观。而曼哈顿距离，即L1距离，更适合城市街区地图上的路径计算，因为它不考虑角度，只关注沿坐标轴的投影距离。 逻辑回归（LR）是基础的预测模型，包括线性回归的扩展。在讲解LR时，会涉及到模型的建立过程，包括特征选择、线性回归模型的数学推导、不同解法（如最小二乘法），以及正则化技术（如L1和L2正则化）的应用。LR和最大熵模型（MaxEnt）虽然都是概率模型，但LR更侧重于线性关系，而MaxEnt则更灵活，能处理非线性问题。 面试者会被要求深入理解过拟合（overfitting）问题及其解决方案，如Dropout（随机失活）、正则化（如L1/L2正则化）和批标准化等策略。这些方法旨在提高模型的泛化能力，防止过度适应训练数据。 最后，面试者可能会被询问LR与SVM之间的联系和区别。两者都能处理分类问题，尤其是线性问题，但SVM更强调间隔最大化，对非线性可转换数据有更好的适应性。而LR是参数模型，依赖于明确的模型参数估计，而SVM更依赖于核函数来处理非线性问题。并行化实现也是考察的一个环节，面试者可能被要求讨论如何在LR中实现并行化，以及他们熟悉的开源实现。理解这些概念的工程实践对于机器学习工程师来说至关重要。