51 个基本的机器学习面试问题和答案

51 个基本的机器学习面试问题和答案

机器学习面试问题：4个类别

  我们传会看到机器学习面试问题涉及以下几个类别：
  第一个类别与机器学习算法和理论有关。你需要展示对算法之间的比较以及如何正确地衡量它们的效果和准确性的理解。
  第二个类别与你的编程技能和在这些算法和理论之上执行的能力有关。
  第三个类别与你对机器学习的总体兴趣有关。你将被问及行业中正在发生的事情以及你如何跟上最新的机器学习趋势。
  最后，还有一些公司或行业特定的问题，测试你将你的通用机器学习知识转化为可操作的观点以推动利润增长的能力。
  我们将这个机器学习面试问题指南分成了上述提到的类别，这样你在面对机器学习面试问题时可以更轻松地获取你所需的信息。

机器学习面试问题：算法/理论

关于机器学习算法的面试问题将测试你对机器学习理论的理解。

Q1：偏差和方差之间的权衡是什么？
  答案：偏差是由于学习算法中存在错误或过于简单的假设而产生的误差。这可能导致模型对数据拟合不足，使其很难具有高的预测准确性，并且很难将知识从训练集推广到测试集。
  方差是由于学习算法过于复杂而产生的误差。这导致算法对训练数据中的高度变化非常敏感，这可能使模型对数据过度拟合。你的模型会在测试数据中承载太多的训练数据中的噪声，因此对于测试数据来说并没有太大的用处。
  偏差-方差分解基本上是通过添加偏差、方差以及底层数据集中的一些不可减少的噪声，将任何算法的学习误差进行分解。实质上，如果使模型更复杂并增加更多的变量，你将减少偏差，但会增加一些方差-为了获得最低的错误量，你必须权衡偏差和方差。你不希望模型具有过高的偏差或过高的方差。

Q2：监督学习和无监督学习之间有什么区别？
  答案：监督学习需要训练有标签的数据。例如，在进行分类（监督学习任务）时，你需要首先对用于训练模型的数据进行标记，将数据分类到你的标签组中。相比之下，无监督学习不需要显式地标记数据。

Q3：KNN（K最近邻）和K-means聚类有什么不同？
  答案：K-最近邻是一种监督分类算法，而K-means聚类是一种无监督聚类算法。虽然它们的机制可能一开始看起来相似，但实际上意味着为了让K-最近邻算法工作，你需要有标记的数据，将未标记的点分类到相应的类别中（因此是最近邻的部分）。K-means聚类只需要一组未标记的点和一个阈值：该算法将逐渐学习如何通过计算不同点之间的距离均值将这些点聚类成组。
  这里的关键区别在于KNN需要有标记的点，因此属于监督学习，而K-means不需要有标记的点，因此属于无监督学习。

Q4：解释一下ROC曲线的工作原理。
  答案：ROC曲线是在不同阈值下真正例率（true positive rate）和假正例率（false positive rate）之间对比的图形表示。它经常被用作模型灵敏度（真正例）与误报率（假正例）之间的权衡的近似指标。

Q5：定义精确率和召回率。
  答案：召回率也被称为真正例率：模型正确预测的正例数量与数据中实际正例数量的比例。精确率也被称为阳性预测值，它衡量模型正确预测的正例数量与模型总预测的正例数量之间的比例。可以在以下情景中更容易理解召回率和精确率：假设你预测一个箱子里有10个苹果和5个橙子。你的模型判断有10个苹果，这是完全正确的，那么你的召回率为100%。但是你的模型总共预测了15个事件（10个苹果和5个橙子），其中只有10个是正确的（即苹果），那么你的精确率为66.7%。
  解释：在一个样本大小为15（10个苹果+5个橙子）的情况下，你将10个苹果正确地识别为苹果，但你也错误地将5个橙子识别为苹果。这意味着真正例的数量为10（10个正确识别的苹果），而假正例的数量为5（5个错误标记为苹果的橙子）。
  根据精确率的公式：精确率=真正例/（真正例+假正例），因此精确率为67%。
  根据召回率的公式：召回率=真正例/（真正例+假反例），因此召回率为100%。这是因为没有一个苹果被错误地预测为橙子。

Q6：贝叶斯定理是什么？在机器学习环境中它有什么用处？
  答案：贝叶斯定理给出了已知先验知识的情况下事件的后验概率。
在数学上，它表示为条件样本的真正例率除以总体的假正例率和条件的真正例率之和。假设你在进行流感测试后实际上有60%的患流感的可能性，但在患流感的人中，测试结果错误的概率为50%，而整体人群中只有5%的人患有流感。在得到阳性测试后，你实际上有60%的患流感的可能性吗？
  贝叶斯定理说不是的。它表示你的患流感的可能性为（0.6 * 0.05）（条件样本的真正例率）/（0.6 * 0.05）（条件样本的真正例率）+（0.5 * 0.95）（总体的假正例率）= 0.0594 或 5.94%。
  贝叶斯定理是机器学习中的一个重要基础，其中最著名的包括朴素贝叶斯分类器。在面对机器学习面试问题时，这是一个重要的考虑因素。

Q7：为什么“朴素”贝叶斯是朴素的？
  答案：尽管朴素贝叶斯在实际应用中有一定的效果，特别是在文本挖掘中，但它被称为“朴素”是因为它做了一个在真实数据中几乎不可能出现的假设：条件概率被计算为各个组成部分的概率的纯乘积。这意味着特征的绝对独立性，这在真实生活中可能从未满足过。

Q8：解释L1正则化和L2正则化的区别。
  答案：L2正则化倾向于在所有项之间分散误差，而L1正则化更具二元性/稀疏性，其中许多变量被赋予了1或0的权重。L1对应于对项设置拉普拉斯先验，而L2对应于高斯先验。

Q9：你最喜欢的算法是什么？能在不到一分钟内向我解释一下吗？
  答案：面试官提出这种机器学习面试问题是为了测试你在如何沉着自若地传达复杂和技术细节以及能够快速高效地总结的能力。当回答这类问题时，确保你有自己的选择，并确保你能够简单而有效地解释不同的算法，使得一个五岁的孩子也能理解基本原理！

Q10：第一类错误和第二类错误有什么区别？
  答案：不要以为这是一个捉弄你的问题！许多机器学习面试问题将试图向你提出基本问题，以确保你掌握了基本知识并准备充分。
  第一类错误是误报，而第二类错误是漏报。简单来说，第一类错误意味着在没有发生事件的情况下宣称事件已经发生，而第二类错误意味着你宣称没有事件发生，而实际上确实发生了。
  一个聪明的思考方式是将第一类错误比喻为告诉一个男人他怀孕了，而第二类错误则是告诉一个怀孕的女人她并没有怀孕。

Q11：什么是傅里叶变换？
  答案：傅里叶变换是一种将一般函数分解为对称函数的叠加的方法。或者用这篇更直观的教程所说，给定一杯冰沙，傅里叶变换可以找到配方。傅里叶变换找到一组周期速度、幅度和相位，以匹配任何时间信号。傅里叶变换将信号从时域转换为频域，这是从音频信号或其他时间序列（如传感器数据）中提取特征的一种常见方法。

Q12：概率和似然性有什么区别？
  概率和似然性是统计学中两个相关但有着不同含义的概念。
  概率是描述事件发生的可能性的度量，通常用来计算或推断已知条件下某个事件发生的概率。概率是基于已知的信息进行计算，它可以用于预测未来事件的发生概率或评估已经发生事件的可能性。概率的取值范围在0到1之间，其中0表示不可能事件，1表示确定事件。
  似然性是指在已知观察结果的情况下，对于某个模型或假设参数的可能性的度量。它表示观测到的数据在给定模型或参数下出现的可能性大小。似然性常用于参数估计，即通过观察到的数据来确定最有可能的参数取值。似然性的取值没有限制，可以是任意实数值。
  概率和似然性之间的区别在于对待变量的态度不同。在概率中，我们已知模型或参数，然后计算事件发生的概率。而在似然性中，我们已知观测结果，然后计算模型或参数的可能性。换句话说，概率是在已知条件下计算事件的可能性，而似然性是在已知结果下评估模型或参数的可能性。

Q13：什么是深度学习，它与其他机器学习算法有何区别？
  答案：深度学习是机器学习的一个子集，涉及神经网络：如何利用反向传播和神经科学的某些原理更准确地对大量未标记或半结构化数据进行建模。从这个意义上说，深度学习代表了一种通过使用神经网络学习数据的表示的无监督学习算法。

Q14：生成模型和判别模型有什么区别？
  答案：生成模型将学习数据的各个类别，而判别模型仅学习不同类别之间的区别。在分类任务上，判别模型通常优于生成模型。

Q15：在时间序列数据集上，你会使用哪种交叉验证技术？
  答案：与使用标准的k折交叉验证不同，你需要注意到时间序列数据并不是随机分布的数据，它的顺序是按时间顺序排序的。如果在后面的时间段出现了某种模式，你的模型可能仍然能够捕捉到它，即使在早期的年份中这种影响并不存在！
  你需要使用一种类似于前向链接的方法，这样你就能够在过去的数据上建模，然后观察未来的数据。
  • Fold 1：训练集[1]，测试集[2]
  • Fold 2：训练集[1 2]，测试集[3]
  • Fold 3：训练集[1 2 3]，测试集[4]
  • Fold 4：训练集[1 2 3 4]，测试集[5]
  • Fold 5：训练集[1 2 3 4 5]，测试集[6]

Q16: 如何对决策树进行剪枝？
  答案：在决策树中，剪枝是指删除具有较弱预测能力的分支，以降低模型的复杂性并提高决策树模型的预测准确性。剪枝可以从底部向上或从顶部向下进行，采用减少误差剪枝和成本复杂度剪枝等方法。
  减少误差剪枝可能是最简单的方法：替换每个节点，如果不降低预测准确性，则保留剪枝。尽管简单，但这种启发式方法实际上非常接近最大化准确性的方法。

Q17: 对你来说，模型准确性和模型性能哪个更重要？
  答案：这类机器学习面试问题考察你对机器学习模型性能细节的理解！机器学习面试问题通常会涉及细节。有些模型准确性更高，但在预测能力方面可能表现更差，这怎么解释呢？
  这与模型准确性只是模型性能的一个子集有关，有时还会给人以误导。例如，如果你想在一个包含数百万样本的大型数据集中检测欺诈，如果只有很少数的案例是欺诈，更准确的模型很可能根本不会预测出任何欺诈。然而，对于预测模型来说，这将是无用的，因为它断言根本没有欺诈！这类问题帮助你证明你理解模型准确性并不是模型性能的全部。

Q18: F1分数是什么？你会如何使用它？
  答案：F1分数是衡量模型性能的一种指标。它是模型精确率和召回率的加权平均值，其结果趋向于1表示最佳，趋向于0表示最差。你可以在分类测试中使用它，其中真负例的重要性不太大。

Q19: 如何处理不平衡的数据集？
  答案：不平衡的数据集是指在分类测试中，例如有90％的数据属于一个类别。这会导致问题：如果对另一个类别的数据没有预测能力，90％的准确率可能会被扭曲！以下是解决这个问题的几种策略：
  1. 收集更多数据以平衡数据集。
  2. 重新采样数据集以纠正不平衡性。
  3. 尝试在数据集上使用不同的算法。
  重要的是要清楚不平衡的数据集可能造成的问题，以及如何平衡处理。

Q20: 在什么情况下应该使用分类而不是回归？
  答案：分类产生离散值并将数据集归类为严格的类别，而回归给出连续的结果，使您能够更好地区分个别数据点之间的差异。如果您希望结果反映数据点在特定明确类别（例如，如果您想知道一个名字是男性还是女性，而不仅仅是它们与男性和女性名字的相关性）中的归属关系，您应该使用分类而不是回归。

Q21: 给出一个集成技术可能有用的例子。
  回答：集成技术使用多种学习算法的组合来优化预测性能。它们通常可以减少模型的过拟合并使模型更加稳健（不容易受到训练数据中的微小变化的影响）。
  您可以列举一些集成方法的示例（如装袋法、提升法、"模型集"方法）并展示它们如何提高预测能力。

Q22: 如何确保模型不会过拟合？
  回答：这是机器学习中一个基本问题的简单重述：可能过拟合训练数据，并将该数据的噪声传递到测试集中，从而提供不准确的泛化结果。
  有三种主要方法可以避免过拟合：
  1. 保持模型简单：通过考虑较少的变量和参数来减少方差，从而消除训练数据中的一些噪声。
  2. 使用交叉验证技术，如k折交叉验证。
  3. 使用正则化技术，如LASSO，如果某些模型参数可能导致过拟合，则对其进行惩罚。

Q23: 你会采用哪些评估方法来衡量机器学习模型的有效性？
  回答：您首先需要将数据集分为训练集和测试集，或者使用交叉验证技术将数据集进一步分割为多个组合的训练集和测试集。然后，您应该实施一些选择的性能指标：这里是一个相当全面的列表。您可以使用诸如F1分数、准确度和混淆矩阵等指标。重要的是展示您理解如何测量模型以及如何选择适合不同情况的正确性能度量。

Q24: 如何评估逻辑回归模型？
  回答：这是上面问题的一个子问题。您需要展示对逻辑回归的典型目标（分类、预测等）有所了解，并举出一些示例和用例。

Q25: “核技巧”是什么，它有什么用途？
  回答：核技巧涉及核函数，它可以在不显式计算高维空间中的点坐标的情况下，在更高维空间中实现计算：相反，核函数计算点在特征空间中的所有数据对的内积。这使得它们具有计算高维坐标的能力，同时计算成本低于显式计算这些坐标。许多算法可以用内积的形式表示。使用核技巧可以在低维数据上高效地运行高维空间的算法。

机器学习面试问题：编程

  这些机器学习面试问题测试您在实践中实现机器学习原理所需的编程原理的知识。机器学习面试问题往往是测试您的逻辑和编程技巧的技术问题：这部分更注重后者。

Q26: 如何处理数据集中的缺失或损坏数据？
  回答：您可以在数据集中找到缺失/损坏的数据，并选择删除这些行或列，或决定用另一个值替换它们。
  在 Pandas 中，有两个非常有用的方法：isnull() 和 dropna()，它们可以帮助您找到包含缺失或损坏数据的列，并删除这些值。如果您想用占位符值（例如 0）填充无效值，可以使用 fillna() 方法。

Q27: 您是否有使用 Spark 或用于机器学习的大数据工具的经验？
  回答：您需要熟悉大数据在不同公司中的含义以及它们可能需要的不同工具。Spark 是目前最受需求的大数据工具，能够快速处理大规模数据集。如果您没有使用所需的工具的经验，请诚实地说明，但也可以查看职位描述，看看出现了哪些工具：您需要投资时间来熟悉它们。

Q28: 选择一个算法，编写并行实现的伪代码。
  回答：这种问题展示了您在并行编程方面的思维能力，以及如何处理涉及大数据的编程实现中的并发性。查看 Peril-L 等伪代码框架和 Web Sequence Diagrams 等可视化工具，可以帮助您展示能够编写反映并行性的代码。

Q29: 链表和数组有哪些区别？
  回答：数组是一组有序的对象。链表是一系列具有指针的对象，指针指示如何按顺序处理它们。数组假定每个元素具有相同的大小，而链表不是。链表可以更容易地有机地增长：数组必须预先定义或重新定义大小以实现有机增长。重新排列链表涉及更改指针的指向，而重新排列数组更复杂且需要更多的内存。
  另外，链表在插入和删除元素方面通常比数组更高效，因为它们只需要调整指针，而不需要移动大量的元素。然而，对于随机访问元素，数组更高效，因为可以通过索引直接访问元素。
  总的来说，数组和链表在存储和访问数据方面有不同的特点，具体取决于应用场景和操作的需求。

Q30：描述哈希表。
  答案：哈希表是一种数据结构，用于生成关联数组。通过使用哈希函数，将键映射到特定的值。哈希表通常用于数据库索引等任务。

Q31：您使用哪些数据可视化库？对于最佳数据可视化工具，您有什么看法？
  答案：重要的是定义您对正确可视化数据的观点以及您在工具选择方面的个人偏好。常用的工具包括R的ggplot、Python的seaborn和matplotlib，以及Plot.ly和Tableau等工具。

Q32：给定两个长度相等的字符串A和B，是否存在一个公共点，可以将两个字符串分割，使得A的前半部分和B的后半部分形成回文？
  答案：作为机器学习工程师，在面试过程中经常会遇到标准的算法和数据结构问题，这可能与软件工程面试类似。这个问题来自于Google的面试过程。检查回文串有多种方法，例如，如果您使用Python等编程语言，可以将字符串反转并检查是否与原始字符串相等。在这里需要注意的是，您可能会遇到的问题类别与软件工程问题类似，涉及到对算法和数据结构的了解。确保您对所选择的编程语言非常熟悉，以表达逻辑。

Q33：在SQL中，主键（Primary Key）和外键（Foreign Key）有什么关联？
  答案：作为机器学习工程师，您需要熟悉许多不同的数据格式，而SQL仍然是其中之一。您需要展示出您理解如何操作SQL数据库的能力。在这个例子中，您可以谈论外键如何通过与对应表的主键匹配和连接，使表之间产生关联。但同样重要的是，您需要讨论如何设置SQL表并查询它们。

Q34：XML和CSV在大小方面有何区别？
  答案：实际上，XML比CSV更冗长，并且占用更多空间。CSV使用一些分隔符将数据分类和组织成整齐的列。XML使用标签来定义键值对的树状结构。您经常会从API或HTTP响应中获取XML数据以半结构化数据的方式。实际上，您需要将XML数据导入并尝试将其处理成可用的CSV格式。这类问题测试您对数据整理常见的混乱数据格式的熟悉程度。

Q35：JSON支持哪些数据类型？
  答案：这个问题考察您对JSON的了解，JSON是另一种与JavaScript配合使用的流行文件格式。您可以操作六种基本的JSON数据类型：字符串、数字、对象、数组、布尔值和空值。

Q36：如何构建数据管道？
  答案：数据管道是机器学习工程师的核心工作，他们将数据科学模型进行自动化和扩展。确保您熟悉构建数据管道的工具（例如Apache Airflow）以及托管模型和管道的平台（如Google Cloud、AWS或Azure）。解释一个正常运作的数据管道所需的步骤，并谈论您在实际生产中构建和扩展数据管道的经验。

机器学习面试问题：公司/行业特定

  这些机器学习面试问题涉及如何将您的通用机器学习知识应用于特定公司的要求。您将被要求创建案例研究，并将您对公司和行业的了解与机器学习技能相结合。

Q37：您认为我们公司最有价值的数据是什么？
  答案：这类问题实际上试图在两个方面考察您。第一个是您对业务和行业本身的了解，以及对业务模型的理解。第二个是您是否能将数据与业务结果相关联，以及如何将这种思考应用于您对公司的背景。您需要研究公司的业务模型，并向招聘人员提出有针对性的问题，开始思考他们可能希望通过数据解决的业务问题。

Q38：您将如何为我们公司的用户实现一个推荐系统？
  答案：这类问题中的许多机器学习面试题目将涉及将机器学习模型应用于公司的问题。您需要深入研究公司及其所在行业，尤其是公司的收入来源和所接纳的用户类型，与其所在行业的背景相结合。

Q39：我们如何利用您的机器学习技能产生收入？
  答案：这是一个棘手的问题。理想的答案应该体现出您对业务驱动因素的了解以及您的技能如何与之相关。例如，如果您在面试音乐流媒体初创公司Spotify，您可以提到您开发更好的推荐模型的能力将提高用户留存率，从而在长期内增加收入。

Q40：您对我们目前的数据处理流程有什么看法？
  答案：这类问题要求您仔细倾听并以富有建设性和深度的方式提供反馈。面试官试图评估您是否能成为团队中有价值的成员，以及您是否能理解为什么公司的数据处理流程根据公司或行业特定条件设置了某些方式。他们想要看到您是否能够成为智力伙伴。请适当行事。

机器学习面试问题：普遍的机器学习兴趣

  这一系列机器学习面试问题试图评估您对机器学习的热情和兴趣。正确的答案将证明您在机器学习领域是一位终身学习者。

Q41：您最近阅读过哪些机器学习论文？
  答案：如果您想展示对机器学习职位的兴趣，跟上最新的机器学习科学文献是必要的。《Nature》杂志上关于深度学习的综述，由深度学习领域的权威人士（从Hinton到Bengio再到LeCun）撰写，可以作为一个很好的参考论文，了解深度学习领域的最新进展和您可能想引用的论文。

Q42：您在机器学习方面是否有研究经验？
  答案：与上一个问题相关，大多数招聘机器学习职位的组织将寻找您在该领域的正式经验。与该领域领导者合作撰写或指导的研究论文可以成为您是否被聘用的决定性因素。确保您准备好研究经验和论文的摘要，并解释您的背景以及缺乏正式研究经验的原因，如果有的话。

Q43：您最喜欢的机器学习模型用例是什么？
  答案：以下Quora的讨论串包含一些示例，例如根据智商测试得分将人们分类为不同智力层次的决策树。确保您心里有几个例子，并描述其中什么让您印象深刻。重要的是，您要展示出对机器学习如何应用的兴趣。

Q44：您如何应对“Netflix Prize”竞赛？
  答案：Netflix Prize是一个著名的竞赛，Netflix提供了100万美元的奖金，用于寻找更好的协同过滤算法。最终获胜的团队BellKor实现了10%的改进，并使用了多种方法的集成。对该案例及其解决方案的一定了解将有助于展示您对机器学习的关注。

Q45：您通常从哪里获取数据集？
  答案：这类机器学习面试问题试图了解您是否在企业职位之外进行过机器学习项目，并且是否了解哪些优秀的数据集可用。如果您还没有了解过，请查看Quandl获取经济和金融数据，以及Kaggle的数据集收藏，这是另一个很好的列表。

Q46：您认为谷歌是如何训练自动驾驶汽车的数据的？
  答案：这类问题试图了解您对不同机器学习方法的了解程度，以及如果您不知道答案时的创造力。谷歌目前使用reCAPTCHA获取关于店面和交通标志的标记数据。他们还利用Sebastian Thrun在GoogleX收集的训练数据，其中一部分是由他的研究生在沙漠沙丘上驾驶越野车获得的！

Q47：您如何模拟AlphaGo在围棋对弈中击败李世石的方法？
  答案：AlphaGo在围棋中击败了李世石，这是机器学习和深度学习历史上的一个里程碑事件。上面提到的《Nature》论文描述了通过“蒙特卡洛树搜索和通过人类专家对局训练的深度神经网络以及通过自我对局的游戏进行强化学习”实现这一目标。

Q48：您对GPT-3和OpenAI的模型有什么看法？
  答案：GPT-3是由OpenAI开发的一种新型语言生成模型。它因为只需很少的架构改变和大量的数据，就能生成看似人类对话的内容，甚至包括长篇小说和从自然语言生成代码的能力，因此被认为是令人兴奋的。互联网上对于GPT-3有许多不同的观点。如果在面试中提到了这个话题（以及类似的热门话题），您需要准备好能够以智能的方式讨论这个话题，以展示您对机器学习最新进展的跟踪情况。

Q49：您会为了兴趣训练哪些模型，并使用哪种GPU/硬件？
  答案：这类机器学习面试问题测试您是否在企业职位之外进行过机器学习项目，以及您是否了解如何为项目提供资源和有效分配GPU时间的基本知识。期望这类问题来自于有兴趣了解您的作品集和您独立完成的项目的招聘经理。

Q50：您喜欢探索哪些API？
  答案：如果您曾使用外部数据源，那么您可能有几个喜欢的API。在这里，您可以思考一下您过去进行的实验和流程，并思考您如何思考之前使用过的API。

Q51：您认为量子计算会如何影响机器学习？
  答案：随着最近量子计算突破性进展的宣布，这个问题试图解释量子计算作为一种新的硬件形式和思维方式，作为解释经典计算和机器学习的有用代理，并解释一些硬件细微差别，这可能使得某些算法在量子计算机上更容易实现。展示对这个领域的一些知识，有助于展示您对机器学习的兴趣不仅仅停留在实现细节上。
  机器学习和数据科学正在推动技术革命。因此，数据科学家和机器学习专业人员需求量很高。