機器學習面試問題與答案

介紹

機器學習面試是一個具有挑戰性的過程，候選人需要在技術技能、程式設計能力、機器學習方法和基本概念上接受考驗。如果你想在機器學習領域發展事業，了解招聘經理和雇主通常會問哪些問題是非常重要的。

基本級別的機器學習面試問題

1. 什麼是機器學習？

機器學習（Machine Learning, ML）是人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的一個子集，通過創建演算法，使計算機能夠學習並在沒有明確編程的情況下做出決策。它利用數據來識別模式並做出預測。例如，機器學習演算法可以根據過去的數據預測顧客行為，而不需要特別編程。

2. 機器學習有哪些不同類型？

機器學習可以根據模型如何從數據中學習分為三種類型：

• 監督學習（Supervised Learning）：使用標記數據訓練模型，輸出是已知的。模型從輸入-輸出對中學習，並對未見過的數據進行預測。
• 非監督學習（Unsupervised Learning）：使用未標記數據訓練模型，系統試圖在數據中找到隱藏的模式或分組。
• 強化學習（Reinforcement Learning）：訓練一個代理通過與環境互動來做出一系列決策，根據獲得的獎勵或懲罰進行學習，並學會隨著時間最大化累積獎勵。

3. 監督學習和非監督學習有什麼區別？

監督學習：模型在標記數據上進行訓練。每個訓練示例包括一個輸入和相應的正確輸出。模型的任務是學習輸入和輸出之間的映射。

例子：將電子郵件分類為垃圾郵件或非垃圾郵件。

非監督學習：模型使用未標記數據，必須在數據中找到隱藏的結構或模式。沒有提供明確的輸出。

例子：根據購買行為將顧客分成不同的群體。

4. 什麼是機器學習中的過擬合？

過擬合發生在模型學習了訓練數據中的實際模式和隨機噪聲時。這使得模型在訓練數據上表現良好，但在新數據上表現不佳。像L1/L2正則化和交叉驗證等方法通常用來避免過擬合。

5. 什麼是機器學習中的欠擬合？

如果模型過於簡單而無法理解數據中的模式，則稱為欠擬合。這通常發生在模型特徵過少或不夠複雜的情況下。模型的表現不佳是因為在訓練和測試數據上都表現不佳。

6. 什麼是交叉驗證？

交叉驗證是一種檢查機器學習模型表現的方法。數據被分成稱為“折”的小組。模型在某些折上進行訓練，並在其他折上進行測試，這個過程對每個折重複進行。所有折的結果取平均，以提供模型表現的更可靠衡量。

7. 解釋分類和回歸之間的區別。

分類：在分類問題中，目標是預測一個離散的標籤或類別。輸出是類別的，模型用來將輸入數據分配到這些類別之一。

例子：預測電子郵件是否為垃圾郵件。

回歸：在回歸問題中，目標是預測一個連續的值。輸出是一個實數，模型用來估計這個值。

例子：根據房屋的大小和位置預測價格。

8. 什麼是混淆矩陣？

混淆矩陣是一個用來評估分類模型好壞的表格。它顯示了真陽性、假陽性、真陰性和假陰性的數量，對計算準確率、精確度、召回率和F1分數等性能指標非常有用。

9. 神經網絡中的激活函數是什麼？

激活函數是應用於神經網絡中神經元輸出的數學函數。它根據輸入的加權和決定神經元是否應該被激活（即發射）。常見的激活函數包括：

• Sigmoid：將輸入映射到0和1之間的值。
• ReLU（修正線性單元）：對於負輸入輸出0，對於正輸入輸出本身。
• Tanh：將輸入映射到-1和1之間的值。

10. 什麼是機器學習中的正則化？

正則化通過懲罰損失函數來幫助防止過擬合。懲罰會阻止模型過於緊密地擬合訓練數據中的噪聲。常見的正則化類型包括：

• L1正則化（Lasso）：將權重的絕對值作為懲罰項。
• L2正則化（Ridge）：將權重的平方值作為懲罰項。

11. 什麼是特徵縮放？

特徵縮放是指將數據集中特徵的範圍進行標準化或正規化的過程。這在使用對數據的尺度敏感的演算法（例如基於梯度下降的演算法）時是必需的。常見的方法包括：

• 正規化：將特徵重新縮放到0和1之間的範圍。
• 標準化：將特徵重新縮放，使其均值為0，標準差為1。

12. 什麼是梯度下降？

梯度下降是一種優化技術，用於最小化機器學習模型中的損失函數。模型的參數通過損失函數的負梯度進行更新。這個更新使用學習率來控制步伐的大小。變體包括：

• 批量梯度下降：使用整個數據集來計算梯度。
• 隨機梯度下降（SGD）：一次使用一個數據點來更新參數。
• 小批量梯度下降：對每次更新使用數據的一小部分。

13. 什麼是超參數？

超參數是在學習開始之前設置的變量。超參數控制訓練過程和模型的架構，例如學習率、神經網絡中的層數或隨機森林中的樹數。

14. 什麼是訓練數據集？

訓練數據集是用來訓練機器學習模型的數據集。它包含輸入特徵和相應的標籤（在監督學習中）。模型通過調整參數來最小化預測與實際標籤之間的誤差。

15. 什麼是K最近鄰（KNN）？

K最近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）是一種簡單的基於實例的學習演算法。在KNN中，數據點的類別由其k個最近鄰居的多數類別決定。點之間的“距離”通常使用歐幾里得距離來測量。KNN是一種非參數演算法，這意味著它不假設數據的任何潛在分佈。

1. 什麼是降維？

降維是指在保留盡可能多的信息的情況下，減少數據集中特徵（維度）的數量。它簡化了數據可視化，降低了計算成本，並減輕了維度詛咒。流行的技術包括：

• 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：將特徵轉換為按解釋方差排序的無關組件。
• t-SNE：一種將高維數據映射到兩個或三個維度的可視化技術。

2. 什麼是主成分分析（PCA）？

PCA是一種用於降維的技術。它的工作原理是：

• 標準化數據集，使其均值為零和單位方差。
• 計算特徵的協方差矩陣。
• 通過推導協方差矩陣的特徵值和特徵向量來識別主成分。
• 將數據投影到前幾個主成分上，以減少維度，同時保留最大方差。

3. 什麼是維度詛咒？

維度詛咒是指處理高維數據時的挑戰。隨著維度的增加：

• 數據變得稀疏，使得聚類和分類變得困難。
• 距離度量失去意義。
• 計算複雜性指數增長。降維有助於緩解這些問題。

4. 什麼是交叉驗證，為什麼它重要？

交叉驗證是一種通過將數據分為訓練集和驗證集來評估模型性能的技術。最常見的方法是k折交叉驗證：

• 數據被分成k個子集（折）。
• 模型依次在k-1折上進行訓練，並在一折上進行驗證。這確保模型能很好地泛化到未見過的數據，並避免過擬合或欠擬合。

5. 解釋支持向量機（SVM）。

支持向量機（Support Vector Machine, SVM）是一種監督學習演算法，支持分類和回歸。它的工作原理是：

• 通過找到一個超平面來最大化不同類別之間的邊界。
• 使用核函數（例如，線性、多項式、RBF）來處理非線性數據。SVM在高維空間中有效，並且對於小型數據集具有良好的抗過擬合能力。

6. Bagging和Boosting有什麼區別？

Bagging（自助聚合）：通過在不同的自助數據集上訓練多個模型並平均它們的預測來減少方差。例子：隨機森林（Random Forest）。

Boosting：通過依次訓練模型，每個模型專注於修正前一個模型的錯誤來減少偏差。例子：梯度提升機（Gradient-Boosting Machines）。

7. 什麼是ROC-AUC？

ROC（接收者操作特徵）曲線繪製真陽性率（TPR）與假陽性率（FPR）在不同閾值下的關係。曲線下面積（AUC）衡量模型區分類別的能力。AUC為1的模型是完美的，而0.5則表示隨機猜測。

8. 什麼是數據洩漏？

數據洩漏發生在測試集的信息在訓練過程中被使用，導致過於樂觀的性能估計。常見原因包括：

• 在預測變量中包含目標信息。
• 基於整個數據集的不當特徵工程。防止洩漏的方法是隔離測試數據並嚴格分開數據預處理流程。

9. 什麼是批量正則化？

批量正則化是一種通過對每一層的輸入進行正則化來改善深度學習模型訓練的技術：

• 它標準化激活，使每個小批量的均值為零，方差為一。
• 它減少內部協變量偏移，穩定訓練，並允許更高的學習率。

10. 什麼是決策樹，它們是如何工作的？

決策樹是用於分類和回歸的監督學習演算法。它們根據特徵閾值遞歸地劃分數據，以最小化雜質（例如，基尼指數、熵）。優點：

• 易於解釋。
• 處理非線性關係。

缺點：

• 容易過擬合（可以通過剪枝或使用集成方法來解決）。

11. 什麼是聚類，並列舉一些技術？

聚類是一種無監督學習技術，用於將相似的數據點分組。流行的方法包括：

• K均值聚類：根據與質心的接近度將數據點分配到k個聚類中。
• 層次聚類：構建樹狀圖以分層地分組數據。
• DBSCAN：根據密度分組，識別不同形狀和噪聲的聚類。

12. 特徵選擇的目的為何？

特徵選擇識別最相關的預測變量，以：

• 提高模型性能。
• 減少過擬合。
• 降低計算成本。

技術包括：

• 過濾方法：相關性、卡方檢驗。
• 包裝方法：遞歸特徵消除（RFE）。
• 嵌入方法：來自隨機森林等模型的特徵重要性。

13. 什麼是網格搜索方法？

網格搜索是一種超參數調整方法。它測試所有可能的超參數組合，以找到最佳的模型性能設置。例如，在SVM中：

• 搜索核：線性、多項式、RBF。
• 搜索C值：{0.1, 1, 10}。雖然計算成本高，但它確保了對超參數的系統探索。

十大常見機器學習面試問題

1. 解釋人工智慧（AI）、機器學習（ML）和深度學習的術語。

生產智能機器的領域稱為人工智慧（AI）。機器學習（ML）是能夠從經驗（訓練數據）中學習的大型數據集的系統，而深度學習（DL）是從大型數據集中學習的系統。AI是ML的一個子集。ML是深度學習（DL），但用於大型數據集。

簡而言之，DL是ML的一個子集，而ML是AI的一個子集。

附加信息：AI包括自動語音識別（ASR）和自然語言處理（NLP），並與ML和DL重疊，因為ML通常用於NLP和ASR任務。

2. ML中有哪些不同類型的學習/訓練模型？

ML演算法主要根據目標變量的存在/缺失進行分類。

A. 監督學習：[目標存在]

機器使用標記數據進行學習。模型在現有數據集上進行訓練，然後開始對新數據做出決策。

目標變量為連續的線性回歸、多項式回歸和二次回歸。

目標變量為類別的：邏輯回歸、朴素貝葉斯、KNN、SVM、決策樹、梯度提升、ADA提升、Bagging、隨機森林等。

B. 非監督學習：[目標缺失]

機器在未標記數據上進行訓練，沒有任何適當的指導。它通過創建聚類自動推斷數據中的模式和關係。模型通過觀察和推導數據中的結構進行學習。

主成分分析、因子分析、奇異值分解等。

C. 強化學習：

模型通過試錯法學習。這種學習涉及一個代理，該代理將與環境互動以創建行動，然後發現該行動的錯誤或獎勵。

3. 深度學習和機器學習有什麼區別？

機器學習：機器學習是指從數據中學習模式的演算法，而不需要人類編程。它使用各種模型，如決策樹、支持向量機和線性回歸來進行預測。ML通常處理結構化數據，並需要特徵工程，即人類專家選擇對訓練模型重要的特徵。

深度學習：深度學習是機器學習的一個專門子集，使用具有多層的人工神經網絡（因此稱為“深度”）。它可以自動從原始數據（例如圖像或文本）中學習特徵，而無需手動特徵提取。深度學習模型計算量更大，需要更大的數據集，但能在圖像識別、語音轉文本和自然語言處理等任務中取得卓越的表現。

主要區別：深度學習模型在處理非結構化數據（如圖像、視頻和音頻）時通常優於傳統機器學習模型，因為它們可以自動從數據中學習層次特徵。然而，深度學習需要更多的數據和計算資源。

4. 監督學習和非監督學習的主要區別是什麼？

監督學習：在監督學習中，模型在標記數據上進行訓練，這意味著輸入數據與正確的輸出（目標）配對。目標是讓模型學習輸入和輸出之間的關係，以便對未見過的數據進行預測。

例子：根據大小、位置和房間數量預測房價。

非監督學習：在非監督學習中，模型在沒有標記輸出的數據上進行訓練。目標是找到數據中的隱藏模式、結構或關係。常見任務包括聚類和降維。

例子：根據購買行為將顧客分組，而不事先知道具體類別。

主要區別：監督學習有標記數據，並學習輸入和輸出之間的特定映射，而非監督學習使用未標記數據，並試圖揭示隱藏的結構或分組。

5. 協方差和相關性有什麼區別？

協方差：協方差測量兩個變量一起變化的程度。如果兩個變量一起增加，則協方差為正；如果一個增加而另一個減少，則協方差為負。然而，協方差沒有標準化的尺度，因此其值可能難以解釋。

相關性：相關性是協方差的標準化版本，測量兩個變量之間關係的強度和方向。它的範圍從-1到1。相關性為1表示完美的正相關，-1表示完美的負相關，而0表示沒有線性關係。相關性標準化了協方差，使關係更容易解釋。

要深入了解協方差和相關性之間的區別，請查看我們的詳細指南。

6. 因果關係和相關性之間的區別是什麼？

因果關係：因果關係是指兩個變量之間的因果關係。如果變量A導致變量B，那麼A的變化直接導致B的變化。建立因果關係通常需要控制實驗或深入的領域知識，並且更難證明。

相關性：相關性是指兩個變量之間的統計關係，意味著它們傾向於一起變化，但並不意味著一個導致另一個。例如，冰淇淋銷售和溺水事件之間可能存在相關性，但這並不意味著冰淇淋消費會導致溺水。這可能是由於第三個因素，例如炎熱的天氣。

主要區別：因果關係建立直接的因果關係，而相關性僅表明兩個變量一起變化，而不暗示因果關係。

7. 什麼是偏差、方差，以及偏差-方差權衡是什麼意思？

它們都是機器學習演算法中的誤差。這是說當演算法無法從數據中概括出正確的觀察時，就會產生偏差。當模型過度擬合小變化時，則會產生方差。

在構建模型時，如果開始添加更多特徵，將會增加複雜性，並且我們會失去偏差，但會獲得一些方差。這是偏差和方差之間的權衡，以找到“完美的誤差量”。

偏差：用簡單模型近似現實世界問題會產生我們稱之為偏差的誤差。高偏差模型過於依賴對數據的假設，因此對數據進行欠擬合。

方差：方差是指模型對訓練數據中小波動的敏感性。高方差模型可能會過擬合數據，捕捉噪聲或異常值，而不是一般模式，導致在未見過的數據上表現不佳。

偏差-方差權衡：偏差-方差權衡是偏差和方差之間的平衡。高偏差的模型往往會欠擬合，而高方差的模型則傾向於過擬合。目標是找到一個最小化偏差和方差的模型，從而實現對未見過的數據的最佳泛化。

8. 什麼是時間序列？

時間序列是一系列按時間索引或排序的數據點。時間序列數據通常在一致的間隔內收集（例如，每小時、每天、每月），用於預測或識別隨時間變化的模式。時間序列分析涉及理解趨勢、季節性和循環行為，以預測未來的值。

例子：股市價格、天氣預報和網站流量。

9. 什麼是Box-Cox變換？

Box-Cox變換是一種將非正態依賴變量轉換為正態變量的幂變換，因為正態性是使用許多統計技術時最常見的假設。它有一個lambda參數，當設置為0時，意味著我們將此變換等同於對數變換。這用於方差穩定和正規化分佈。

10. 解釋隨機森林和梯度提升機之間的區別。

隨機森林：隨機森林被認為是一種集成學習方法，利用多個在隨機子集上訓練的決策樹。它使用自助聚合（Bagging）來通過平均多棵樹的預測來減少方差。它在分類和回歸任務中都表現良好，並且由於隨機抽樣而對過擬合具有良好的抗性。

梯度提升機（GBM）：梯度提升是一種集成方法，它通過依次構建弱學習者（通常是決策樹）來提高它們的性能。每棵新樹最小化損失函數，並修正前一棵樹的錯誤。它更容易過擬合，但在最佳調整時也能實現更好的準確性。

主要區別：

• 訓練方法：隨機森林獨立構建樹，而梯度提升則依次構建樹。
• 過擬合：梯度提升更容易過擬合，而隨機森林則較少。
• 性能：GBM通常提供更好的準確性，但隨機森林訓練速度更快且更易於調整。

結論

為了準備機器學習面試，你需要有一些理論理解，並通過實際示例應用你所學的知識。通過對基本、中級和高級問題和答案的徹底複習，你可以自信地展示你的機器學習基礎知識、演算法和最新技術。為了進一步增強你的準備：

• 練習編碼：實現演算法並構建項目以加強你的實踐理解。
• 了解應用：學習機器學習如何應用於醫療、金融和電子商務等行業。
• 保持更新：關注人工智慧和機器學習的最新研究和發展。

最後，請記住，機器學習面試通常會測試解決問題的能力，除了理論知識外。保持冷靜，批判性思考，清晰地表達你的思考過程。通過徹底的準備和練習，你將能夠在任何機器學習面試中脫穎而出。

祝你好運！

機器學習面試問題常見問答