【NLP】机器学习中的可能考点
1、推导线性回归的损失函数，最小二乘法
中心极限定理，每个样本误差独立同分布，似然函数
2、正则l1,l2的区别
限制模型参数，减小过拟合
lasso回归 l1 会产生稀疏矩阵（很多0值）
岭回归 l2
弹性网络 l1+l2
3、梯度下降法 计算速度 效果
随机梯度下降法 更新一次参数，只使用一个样本 快 差 可能会跳出局部极小值
小批量梯度下降法 更新一次参数，只使用一个批次（32,64）样本 中 中
批量梯度下降法 更新一次参数，使用所有样本 慢 优 陷入局部极小值
还需要理解的概率：轮次，批次
假设1000样本，批次等于100
那么一轮值1000个样本都训练完
一个批次更新一次参数，1轮更新1000/100=10次参数
4、有监督，无监督，分类回归的概念
5、分类算法模型评价
混淆矩阵
准确率
精准率
召回率
F1
ROC
AUC
包括二分类和多分类的计算
6、回归模型评价
mse
rmse
r2
6、了解哪些损失函数
交叉熵损失函数
mse
7、softmax模型参数的数量是多少
softmax做多分类,输出的是每个类别的概率，长度等于类别数，概率之和等于1
sigmoid做二分类 模型参数特征数 0.7
softmax也可以做二分类 模型参数 2特征数 预测结果[0.7,0.3]
类别数特征数
8、数据处理有哪些？
数据标准化：0-1标准化 正太分布 消除量纲
假设数据是 m1 1,2,3,4,5
对特征m1做0-1标准化：
最小值是1，最大值是5
(1-1)/(5-1)=0,(2-1)/(5-1)=0.25,(3-1)/(5-1)=0.5,(4-1)/(5-1)=0.74,(5-1)/(5-1)=1
正太分布:平均值：3 标准差：sqrt(10)
(1-3)/sqrt(10),(2-3)/sqrt(10),(3-3)/sqrt(10),(4-3)/sqrt(10),(5-3)/sqrt(10)
哪些模型需要使用数据标注化：树结构模型不需要做数据标注化，一般使用梯度下降法求解的需要使用
空缺值检测，空缺值处理：直接去除、填充（平均值、中位数、线性插值）
非数值型数据处理：文本向量化（tfidf,onehot,word2vec,lstm,transformer）,图片向量化（opencv,深度学习（cnn,transformer））
异常值检测：聚类方法、正太分布，分箱等
离散化：对连续的数值离散化
线性相关性分析：1、方差分析，如果特征方差很低，对y分类关系不大。可以去掉
2、相关系数 -1~1之间 为1完全相关 0不相关
特征选择（很依赖人工人工选择）：pca,集成算法（gbdt,xgboost等）
x1 x2 x3 y
1 2 3
2 2 5
1 2 8
x1x3 x1+3x3 x1**2+x3
9、决策树算法原理
id3:信息增益划分 只能做分类
c4.5：信息增益率 只能做分类
cart:基尼系数 能做分类和回归（平方误差）
1）、循环特征和候选分裂点
2）、基于评判指标划分数据
3）、递归
4）、跳出递归条件
文档解析任务：
背景：公司做私募基金，需要分析资产包（pdf文档，扫描件，ppt,word）,每一份大概有100页左右，人工分析需要大量时间，
才需要做这个项目提高实时性和效率
多少人做:算法就1-2两个
做了多久:3个月左右
怎么分工:全部一个人做,或者另外一个帮你整理数据
你做了什么:数据收集(爬虫,写sql获取数据)，标注数据，数据清洗，模型调研（阅读过哪些论文，实现过哪些算法），模型选择调优（调参），部署上线（docker）
你做的过程中遇到什么问题:
数据方面：脏数据，数据量少（特别图像数据增强很有效果），样本不均衡（过采用，控制损失函数，使用AUC评判），人工标注高质量数据
模型方面：过拟合（正则，较小模型复杂度，控制树的深度，叶子节点树，随机森林，列采样等）
欠拟合（增加模型复杂度，增肌激活函数，增加树和叶子节点，gbdt，xgboost,lightgbm等）
效果方面：时间：久 ( c++，java ,模型裁剪，模型量化） 指标：差(分析差的原因是数据问题还是模型本身的缺陷)
效果如何：准确率提高，响应速度提高
公司服务器类型，p100,p40,v100,3080等
整个项目流程：
用户在界面上传文件 后端java文件保存到文件服务器（oss)并且异步发送数据到rabbitmq或者kafla(消息队里，中间件) python的工作
python的工作：
1、读取rabbitmq获取oss文件地址，读取文件数据，校验文件信息的一致性
2、根据不同的后缀使用不同的解析方法，假设是使用了pdf文件（pdfminer把pdf变为html,pdfmubal转换为txt,使用图像技术）
3、使用图像技术，把pdf变为图片（pdfmiage）,opencv读取图片，对图片做版面分析（可以利用机器学习xgboost,对图片做垂直投影，直接用投影的数据送入到xgboost做二分类（单双栏））
4、目标检测（ocr），ocr后处理，文本纠错（nlp） 针对不同的类别使用不同的排序方法
5、nlp的工作（命名实体识别，关系提取，文本分类等工作）
6、保存到数据库（mysql,elasticsearch）
7、docker