机器学习基础面试题

1. 什么是机器学习？

答案： 机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习和改进。通过分析数据，机器学习算法可以识别模式并做出预测或决策。

核心概念：

• 从数据中学习
• 自动改进性能
• 无需明确编程规则

2. 监督学习 vs 无监督学习

监督学习

• 定义：使用标记的训练数据来学习输入到输出的映射
• 特点：有明确的正确答案
• 应用：分类、回归
• 例子：垃圾邮件检测、房价预测

无监督学习

• 定义：从未标记的数据中发现隐藏的模式
• 特点：没有明确的正确答案
• 应用：聚类、降维、关联规则
• 例子：客户分群、异常检测

3. 什么是过拟合？如何解决？

过拟合定义

模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现差的现象。

解决方法

1. 增加训练数据
2. 减少模型复杂度
3. 正则化（L1、L2）
4. 交叉验证
5. 早停法
6. 集成学习

4. 解释交叉验证

定义

交叉验证是一种评估模型性能的技术，通过将数据集分成多个子集来训练和测试模型。

常见方法

• K折交叉验证：将数据分成K份，每次用K-1份训练，1份测试
• 留一法交叉验证：每次留一个样本作为测试集
• 分层交叉验证：保持每个折中类别比例一致

优势

• 更可靠的性能评估
• 减少过拟合风险
• 充分利用有限数据

5. 梯度下降算法

原理

通过计算损失函数对参数的梯度，沿着梯度反方向更新参数，使损失函数最小化。

类型

1. 批量梯度下降：使用全部训练数据
2. 随机梯度下降：每次使用一个样本
3. 小批量梯度下降：每次使用一小批数据

优缺点

优点：

• 简单有效
• 适用于大规模数据

缺点：

• 可能陷入局部最优
• 需要调整学习率
• 对特征缩放敏感

6. 特征工程的重要性

什么是特征工程

将原始数据转换为更适合机器学习算法的特征的过程。

重要性

1. 提高模型性能
2. 减少过拟合
3. 降低计算成本
4. 提高可解释性

常用技术

• 特征选择：选择最相关的特征
• 特征缩放：标准化、归一化
• 特征编码：独热编码、标签编码
• 特征组合：多项式特征、交互特征

7. 评估指标

分类问题

• 准确率：正确预测的比例
• 精确率：预测为正例中实际为正例的比例
• 召回率：实际正例中被正确预测的比例
• F1分数：精确率和召回率的调和平均
• AUC-ROC：ROC曲线下的面积

回归问题

• 均方误差（MSE）：预测值与真实值差值的平方平均
• 均方根误差（RMSE）：MSE的平方根
• 平均绝对误差（MAE）：预测值与真实值差值的绝对平均
• R²分数：决定系数，表示模型解释的方差比例

8. 常见算法对比

算法	优点	缺点	适用场景
线性回归	简单、可解释性强	假设线性关系	回归问题
逻辑回归	概率输出、可解释	假设线性关系	二分类问题
决策树	可解释、处理非线性	容易过拟合	分类、回归
随机森林	抗过拟合、特征重要性	黑盒模型	分类、回归
SVM	高维数据效果好	计算复杂度高	分类、回归
K-means	简单、快速	需要指定K值	聚类

9. 实际项目经验

项目流程

1. 问题定义：明确业务目标和评估指标
2. 数据收集：获取相关数据
3. 数据探索：了解数据分布和特征
4. 数据预处理：清洗、转换、特征工程
5. 模型选择：选择合适的算法
6. 模型训练：训练和调参
7. 模型评估：使用交叉验证评估
8. 模型部署：生产环境部署
9. 监控维护：持续监控和更新

常见挑战

• 数据质量问题：缺失值、异常值、噪声
• 特征选择：维度灾难、特征相关性
• 模型选择：算法选择、超参数调优
• 过拟合问题：模型泛化能力
• 业务理解：技术方案与业务需求的结合

10. 面试准备建议

理论学习

• 掌握核心概念和原理
• 理解算法优缺点和适用场景
• 熟悉评估指标和选择标准

实践项目

• 完成完整的机器学习项目
• 使用真实数据集进行实验
• 记录项目过程和结果

面试技巧

• 准备具体的项目案例
• 能够解释技术选择的原因
• 展示问题解决能力
• 关注业务价值和技术可行性