机器学习面试精华：有监督与无监督学习区别及正则化方法

机器学习面试题目集合涵盖了多个关键知识点，对于准备应聘者和深入理解机器学习至关重要。以下是部分内容的详细解析： 1. 有监督学习与无监督学习的区别： - 有监督学习是一种通过标记的训练数据（如分类或回归任务）来学习模式的方法。常见的算法包括逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、反向传播神经网络（BP）、随机森林（RF）和梯度提升决策树（GBDT）。这类模型用于预测，目标是将新数据分类到已知类别。 - 无监督学习则是处理未标记数据，主要任务是发现数据内在的结构，比如聚类（如K-Means）或深度学习（DL）。它的目标是学习数据的潜在分布，而非直接预测。 2. 正则化与过拟合： - 正则化是减少过拟合的一种策略，通过在损失函数中加入模型复杂度的惩罚项（如L1或L2范数），限制模型的自由度，防止它过度适应训练数据。正则化率（ratio）平衡了模型复杂度与训练误差之间的权衡。 - 过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上的性能下降，原因是模型过于复杂，捕获了噪声或非代表性特征。解决过拟合的方法包括增加样本量、特征选择、模型简化（如决策树剪枝）以及使用正则化技术。 3. 交叉验证和泛化能力： - 交叉验证是一种评估模型泛化能力的方法，通过将数据集划分为训练集和验证集，多次训练和测试模型以获取更稳定的性能估计。避免过度训练是其核心目标。 - 泛化能力是衡量模型在未知数据上的预测效果，好的模型应该能在未见过的数据上表现稳定，而不是仅仅依赖于训练数据。 4. 生成模型与判别模型： - 生成模型（如朴素贝叶斯和K-Means）学习数据的联合概率分布P(X,Y)，从而预测Y值。它们不仅提供预测，还能生成新的数据实例。 - 判别模型（如前面提到的各种监督学习算法）仅学习输入X到输出Y的映射关系，不直接建模数据的联合分布，而是专注于分类或回归任务。 这些知识点是机器学习面试中常被问及的基础内容，熟练掌握它们能够帮助面试者展示他们的理论知识和实践经验，特别是在解决实际问题时如何选择合适的模型和处理过拟合等问题。