機器學習求職面試55問

類型一:基礎概念類問題

問題1:過擬合與欠擬合(定義、產生的原因、解決的方法各是什麼)。

問題2:L1正則與L2正則(有哪些常見的正則化方法?作用各是什麼?區別是什麼?爲什麼加正則化項能防止模型過擬合)。

問題3:模型方差和偏差(能解釋一下機器學習中的方差和偏差嗎?哪些模型是降低模型方差的?哪些模型是降低模型偏差的?舉例說明一下)。

問題4:奧卡姆剃刀(說一說機器學習中的奧卡姆梯刀原理)。

問題5:模型評估指標(迴歸模型和分類模型各有哪些常見的評估指標?各自的含義是什麼?解釋一下AUC?你在平時的實踐過程中用到過哪些評估指標?爲什麼要選擇這些指標)。

問題6:風險函數(說一下經驗風險和結構風險的含義和異同點)。

問題7:優化算法(機器學習中常見的優化算法有哪些?梯度下降法和牛頓法的原理推導)。

問題8:激活函數(神經網絡模型中常用的激活函數有哪些?說一下各自的特點)。

問題9:核函數(核函數的定義和作用是什麼?常用的核函數有哪些?你用過哪些核函數?說一下高斯核函數中的參數作用)。

問題10:梯度消失與梯度爆炸(解釋一下梯度消失與梯度爆炸問題,各自有什麼解決方案)。

問題11:有監督學習和無監督學習(說一下有監督學習和無監督學習的特點,舉例說明一下)。

問題12:生成模型與判別模型(你知道生成模型和判別模型嗎?各自的特點是什麼?哪些模型是生成模型,哪些模型是判別模型)。

類型二:模型原理類

問題13:線性迴歸(線性迴歸模型的原理、損失函數、正則化項)。

問題14:KNN模型(KNN模型的原理、三要素、優化方案以及模型的優/缺點)。

問題15:樸素貝葉斯(樸素貝葉斯模型的原理推導,拉普拉斯平滑,後驗概率最大化的含義以及模型的優/缺點)。

問題16:決策樹(決策樹模型的原理、特徵評價指標、剪枝過程和原理、幾種常見的決策樹模型、各自的優/缺點)。

問題17:隨機森林模型(RF模型的基本原理,RF模型的兩個“隨機”。從偏差和方差角度說一下RF模型的優/缺點,以及RF模型和梯度提升樹模型的區別)。

問題18:AdaBoost(AdaBoost 模型的原理推導、從偏差和方差角度說一下AdaBoost、AdaBoost模型的優/缺點)。

問題19:梯度提升樹模型(GBDT模型的原理推導、使用GBDT模型進行特徵組合的過程、GBDT模型的優/缺點)。

問題20:XGBoost(XGBoost模型的基本原理、XGBoost模型和GBDT模型的異同點、XGBoost模型的優/缺點)。

問題21:Logistic迴歸模型(LR模型的原理、本質,LR模型的損失函數,能否使用均方損失、爲什麼)。

問題22:支持向量機模型(SVM模型的原理,什麼是“支持向量”?爲什麼使用拉格朗日對偶性?說一下KKT條件、軟間隔SVM和硬間隔SVM的異同點。SVM怎樣實現非線性分類?SVM常用的核函數有哪些?SVM模型的優/缺點各是什麼)。

問題23:K-Means聚類(K-Means聚類的過程和原理是什麼?優化方案有哪些?各自優/缺點是什麼)。

問題24:層次聚類(層次聚類的過程、原理和優/缺點)。

問題25:密度聚類(密度聚類的基本原理和優/缺點)。

問題26:譜聚類(譜聚類的基本原理和優/缺點)。

問題27:高斯混合聚類(高斯混合聚類的原理和優/缺點)。

問題28:EM算法(EM算法的推導過程和應用場景)。

問題29:特徵分解與奇異值分解(特徵分解與奇異值分解的原理、異同點、應用場景)。

問題30:主成分分析(PCA模型的原理、過程、應用場景)。

問題31:線性判別分析(LDA模型的原理、過程、應用場景)。

問題32:局部線性嵌入(LLE模型的原理、過程、應用場景)。

問題33:詞向量(Word2Vec模型和Doc2Vec模型的類別,各自原理推導、應用和參數調節)。

問題34:深度神經網絡(深度神經網絡模型的原理,反向傳播的推導過程,常用的激活函數,梯度消失與梯度爆炸問題怎麼解決?說一下深度神經網絡中的Dropout、早停、正則化)。

類型三:模型比較類問題

35:LR模型與SVM模型的異同點。

問題36:LR模型與樸素貝葉斯模型的異同點。

問題37:K近鄰模型與K-Means模型的異同點。

問題38:ID3決策樹、C4.5決策樹、CART決策樹的異同點。

問題39:PCA模型與LDA模型的異同點。

問題40:Bagging模型與Boosting模型的異同點。

問題41:GBDT模型與XGBoost模型的異同點。

問題42:Word2Vec模型中CWOB模式與Skip模式的異同點。

問題43:Word2Vec模型和Doc2Vec模型的異同點。

類型四:模型技巧類

問題44:模型調參(隨便選一個上述涉及的模型,說一下它的調參方式與過程)。

問題45:特徵組合(常見的特徵組合方式有哪些?各自特點是什麼)。

問題46:特徵工程(結合實踐解釋一下你所理解的特徵工程)。

問題47:缺失值問題(說一下你遇到的缺失值處理問題,你知道哪些缺失值處理方式?你使用過哪些,效果怎樣)。

問題48:樣本不平衡問題(你知道樣本不平衡問題嗎?你是怎樣處理的?效果怎麼樣?除上採樣和下采樣外,你還能自己設計什麼比較新穎的方式嗎)。

問題49:特徵篩選(特徵篩選有哪幾種常見的方式?結合自己的實踐經驗說一下各自的原理和特點。)

問題50:模型選擇(你一般怎樣挑選合適的模型?有實際的例子嗎?)

問題51:模型組合(你知道哪些模型組合方式?除了運用AdaBoost和RF,你自己有使用過Bagging和Embedding方式組合模型嗎?結合實際例子說明一下)。

問題52:A/B測試(瞭解A/B測試嗎?爲什麼要使用A/B測試)。

問題53:降維(爲什麼要使用降維?你知道哪些降維方法?你用過哪些降維方式?結合實際使用說明一下)。

問題54:項目(你做過哪些相關的項目?挑一個你覺得印象最深刻的說明一下)。

問題55:踩過的坑(你在使用機器學習模型中踩過哪些坑?最後你是如何解決的)

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