面試必過-50個最受歡迎的機器學習面試問題

1、50個最受歡迎的機器學習面試問題機器學習是近年來強大的技術進步之一。機器學習的普及為組織改變以數據驅動的決策為重點提供了主要支持。因此，您會發(fā)現對精通機器學習的專業(yè)人員的突出需求。因此,您還可以通過簡單的Google搜索找到正在尋找機器學習面試問題的候選人！由于機器學習的技術觀點正在逐漸發(fā)展，面試過程也涉及某些變化。幾年前，有關設計卷積網絡的知識可能使您獲得了機器學習中有希望的工作。但是，時代已經改變。如今,機器學習對算法，概率，統計數據，數據結構等抱有更大的期望。因此，候選人需要全 面準備頂級機器學習面試題。眾所周知，機器學習和數據科學是緊密相關的學科。機器學習工程師是機器學習和數據 科學領

2、域的最高職位之一。因此，我們對頂級機器學習面試問題的關注并非徒勞。在2019 年，機器學習工程師每年平均可賺 146,085 美元，年增長率高達344 %。因此，薪水的快速增長和有希望的工作崗位的機會意味著需要更好地準備機器學習面試。頂級機器學習面試問答到目前為止，我們已經討論了機器學習面試對您的IT事業(yè)的重要性。那么，您想在首次嘗試機器學習面試時取得成功嗎？如果是，那么您來對地方了！該討論將提出一些最佳的機器學習面試問題。 討論的主要目的是為您的機器學習面試準備提供一個可靠的工 具。通常，您會認為針對新生的問題非常容易，并且基本的ML知識將有所幫助。確實如此！面試官會詢問機器學習面試問題，以

3、尋找有經驗的候選人作為后續(xù)問題。為什么？當您 證明您的機器學習基礎知識時，訪問員可以嘗試更深入地研究您的能力。因此，全面準 備最新的機器學習面試問題可以幫助您成功通過面試。以下討論將針對五個不同類別的機器學習面試提出問題。機器學習面試問題的每個類別將包含10個條目，可以幫助您理解問題的類型。如果您很高興找到機器學習的工作，那么為什么要等待呢？開始吧！數據工程師的機器學習面試問題最受歡迎的面試問題中的第一類是針對數據工程師的機器學習面試問題。由于機器學習的知識可以幫助數據工程師將他們的職業(yè)提升到一個新的水平，因此這里值得涵蓋這些問題。因此，讓我們?yōu)閿祿こ處熃鉀Q最佳的機器學習面試問題。.什么是機

4、器學習算法中的偏差？答：具有數據工程經驗的候選人可以在最新的機器學習面試問題中找到此條目。偏差是ML算法中的普遍錯誤，主要是因為假設過于簡單。顧名思義，偏置誤差涉及對某些數據點的疏忽，從而導致較低的準確性。偏差誤差使從訓練集到測試集的概括知識的過程 變得復雜。.機器學習算法中的方差誤差是什么意思？答案：方差錯誤是在機器學習算法中發(fā)現的，該算法非常復雜，難以理解。結果，您可 以在訓練數據中找到更大程度的變化。隨后，機器學習模型將使數據過擬合。止匕外，您 還會發(fā)現訓練數據過多的噪聲，這完全不適合測試數據。.您可以定義偏差方差折衷嗎？答：偏差偏差的權衡無疑是數據工程師最重要的機器學習面試問題之一。偏

5、差偏差的權 衡是用于管理學習錯誤以及由基礎數據引起的噪聲的工具。偏差和方差之間的權衡會增加模型的復雜性。但是，您還可以觀察到偏差與偏差之間的折衷，從而大大降低了誤差。.您如何區(qū)分有監(jiān)督的機器學習與無監(jiān)督的機器學習？答：監(jiān)督學習意味著需要標注形式的數據。監(jiān)督學習的一個例子是標記數據并在必須對 數據進行分類時對其進行分類。但是，無監(jiān)督學習不需要任何形式的顯式數據標記。這 個簡單的點可以很容易地將監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習區(qū)分開。候選人可以在最新的機器學習面試問題中輕松想到這個問題。. k最近算法和k均值聚類有什么區(qū)別？答：這是數據工程師經常問到的機器學習面試問題之一。K最近算法屬于監(jiān)督學習的范疇，k均值

6、聚類屬于非監(jiān)督學習的范疇。兩種技術在外觀上看起來相似，盡管有顯著差異。這兩種技術之間最顯著的差異與有監(jiān)督和無監(jiān)督學習有關。K近鄰算法意味著監(jiān)督學習，從而建議需要明確標記數據。另一方面， K-means 聚類不需要任何形式的數據標記。因此，您可以根據項目的需求實施任何技術。.什么是ROC曲線，它如何工作？答：接收器工作特性(ROC)曲線以圖形方式表示假陽性率和真實陽性率之間的對比水平。正確率和錯誤率的估計值采用多個閾值。ROC非常適合作為衡量權衡和模型相關靈敏度的代理。根據靈敏度和權衡的測量，曲線可以觸發(fā)錯誤警報。.貝葉斯定理在機器學習算法中的重要性是什么？答：候選人應該為數據工程師面試中的此類

7、常見機器學習面試問題做好充分的準備。貝 葉斯定理可以根據先前的知識來幫助測量事件的后驗概率。貝葉斯定理可以將錯誤率的總和除以條件的真實正率。貝葉斯定理的公式是P (A | B ) = P (B | A ) P (A) / P (B)貝葉斯定理是數學中用于計算條件概率的理想工具。該定理的創(chuàng)建者是一位著名的數學家，名叫Thomas Bayes。許多人會發(fā)現貝葉斯定理令人困惑。但是，它也有助于深入了解主題并獲得有關該主題的卓有成效的見解。.什么是精度，什么是召回率？答：召回率是為特定總數的數據集確定的真實陽性率的數量。精度涉及對模型要求的正 值與實際要求的正值的數量進行比較的預測。您可以假設這是數學

8、概率的特殊情況。.您能否解釋L1和L2正則化之間的區(qū)別？答：候選人可以在面試中面對這個問題，因為這是最新的機器學習面試問題之一。L2正則化更有可能在所有條件之間傳遞誤差。另一方面，L1正則化是高度稀疏或二進制的。L1正則化中的許多變量都涉及為其加權分配1或0。L1正則化的情況涉及在這些術語之前設置拉普拉斯算子。在 L2的情況下，重點是先于術語設置高斯。.什么是樸素貝葉斯？答：Naive Bayes是文本挖掘中實際應用的理想選擇。但是，它還包含一個假設，即無法實時顯示數據。樸素貝葉斯涉及根據不同組成部分的各個概率的純乘積來計算條件 概率。在這種情況下，這種情況意味著對于實際上不可能或非常困難的功

9、能，它們是完 全獨立的。候選人應該期待此類后續(xù)機器學習面試問題。數據科學家的機器學習面試問題下一個類別涉及針對數據科學家的最常見的機器學習面試問題。就像數據工程師一樣，數據科學家的角色也基于他們與機器學習中的大數據分析相關的技能。因此，讓我們來看一下數據科學家經常問到的機器學習面試問題。. F1 分數是多少，如何使用？答：您可以將F1分數定義為機器學習模型的性能度量。F1分數是特定機器學習模型的準確性和召回率的加權平均值。結果的范圍從0到1不等，其中1表示最佳性能。F1分數的應用非常適合分類測試，因為分類測試不太關注真正的負面因素。.是否可以管理不平衡的數據集？如果是，怎么辦？答：這可能是數據

10、科學家訪談中最棘手的機器學習訪談問題之一。在分類測試和將90 %的數據分配到一個類別中的情況下，會發(fā)現不平衡的數據集。結果，您會遇到問題。如則大約90 %的準確性可能會出現偏差。但是,則大約90 %的準確性可能會出現偏差。但是,您可以嘗試收集更多數據以補償數據集中的不平衡。您也可以嘗試對數據集進行重新采樣以糾正不平衡。最重要的是，您可以對數據集嘗試另一種完全不同的算法。此處的重 要因素是對不平衡數據集的負面影響的理解以及平衡不規(guī)則性的方法。. I類錯誤與II類錯誤有什么區(qū)別？答：在對數據科學家的采訪中發(fā)現這樣的基本問題時，不要驚慌。面試官可能正在測試您對基本ML概念的了解，并確保您處于游戲的頂

11、端。類型I錯誤分類為誤報，類型II錯誤分類為誤報。這意味著，聲稱某事實際上沒有發(fā)生時，將其歸類為I類錯誤。另一方面，II型錯誤則完全相反。當您聲稱某事實際上沒有發(fā)生時， 就會發(fā)生II型錯誤?；旧希琁型錯誤就像通知一個男人他懷孕了。另一方面，II型錯誤就像告訴孕婦她沒有生孩子。.您知道傅里葉變換嗎？答：候選人還可以在數據科學家訪談中找到有關Fourier 變換的最新機器學習訪談問題。傅里葉變換是將通用函數分解為對稱函數的疊加的常用工具。簡而言之，這就像從 提供給我們的菜中找出配方。傅里葉變換有助于找出匹配任何特定時間信號的一組循環(huán)速度，相位和幅度。傅里葉變換有助于將信號從時域轉換到頻域。結果，從音頻信號甚至其他時間序列（如傳感器數 據）中提取特征變得更加容易。.深度學習和機器學習之間有什么區(qū)別？答：這是幾乎在每個列表中都能找到的常見的機器學習面試問題之一。深度學習是機器學習的一個子集，涉及與神經網絡的顯著關系。深度學習涉及反向傳播和神經科學特定 原理的使用。深度學習的應用有助于對大量半結構化或未標記數據集進行精確建模。深度學習提供了無監(jiān)督學習算法的表示。 與其他機器學習算法相反，深度學習使用神經網絡來學習數據 表木0.生成模型與判別模型有何不同？答：生成模型將審查數據類別。 但是，區(qū)分模型將審查各種數據類別之間