机器学习面试常见问题

涵盖基础、算法、实践等多方面问题

在机器学习面试中，了解常见问题能帮助我们更好地应对挑战。以下为大家详细介绍一些常见的面试问题类型。

基础概念类问题

这类问题主要考察对机器学习基本概念的理解。比如，什么是监督学习和无监督学习？监督学习是指利用带有标签的数据进行训练，目标是预测未知数据的标签。例如，根据历史的房屋销售数据（包括房屋面积、房间数量、价格等）来预测新房屋的价格，这里的价格就是标签。无监督学习则是处理无标签的数据，目的是发现数据中的内在结构或模式，像对客户进行聚类分析，将具有相似购买行为的客户归为一类。

算法原理类问题

面试官常问一些经典算法的原理。以决策树算法为例，它是一种基于树结构进行决策的算法。决策树通过对数据的特征进行划分，构建出一个树形结构，每个内部节点是一个特征上的测试，每个分支是测试输出，每个叶节点是一个类别或值。在电商推荐系统中，决策树可以根据用户的年龄、性别、购买历史等特征，决定向用户推荐哪些商品。另外，支持向量机（svm）也是常见考点，它的核心思想是找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据点尽可能分开。在图像识别中，svm可以用于区分不同类型的图像。

模型评估类问题

模型评估是衡量模型性能的重要环节。常见问题如，如何评估一个分类模型的性能？常用的评估指标有准确率、精确率、召回率和f1值等。准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例。精确率是指预测为正类的样本中实际为正类的比例，召回率是指实际为正类的样本中被预测为正类的比例。f1值是精确率和召回率的调和平均数。例如，在疾病诊断中，我们希望模型有较高的召回率，以确保尽可能多的患者被正确诊断出来。

数据处理类问题

数据处理是机器学习的重要步骤。面试官可能会问，如何处理缺失值和异常值？对于缺失值，可以采用删除含有缺失值的样本、填充缺失值（如用均值、中位数填充）等方法。对于异常值，可以通过统计方法（如z-score方法）识别并进行处理，或者采用分箱法将异常值归到合适的区间。在股票价格预测中，如果数据中存在异常的价格波动，需要对这些异常值进行处理，以提高模型的准确性。

实践经验类问题

这部分问题主要考察面试者的实际项目经验。例如，你在以往的项目中遇到过哪些挑战，是如何解决的？在一个图像分类项目中，可能会遇到数据不平衡的问题，导致模型对少数类别的识别效果不佳。可以采用过采样、欠采样或合成新样本等方法来解决数据不平衡问题。另外，模型训练时间过长也是常见问题，可以通过优化算法、减少特征数量或使用更强大的计算资源来解决。