面试——50个最受欢迎的机器学习面试问题

50 个最受欢迎的机器学习面试问题机器学习是近年来强大的技术进步之一。机器学习的普及为组织改变以数据驱动的决策为重点提供了主要支持。因此，您会发现对精通机器学习的专业人员的突出需求。因此，您还可以通过简单的Google搜索找到正在寻找机器学习面试问题的候选人！由于机器学习的技术观点正在逐渐发展，面试过程也涉及某些变化。几年前，有关设计卷积网络的知识可能使您获得了机器学习中有希望的工作。但是，时代已经改变。 如今，机器学习对算法，概率，统计数据，数据结构等抱有更大的期望。因此，候选人需要全面准备顶级机器学习面试题。众所周知， 机器学习和数据科学是紧密相关的学科。机器学习工程师是机器学习和数据科学领域的最高职位之一。因此，我们对顶级机器学习面试问题的关注并非徒劳。在2019年，机器学习工程师每年平均可赚146,085美元，年增长率高达344。因此，薪水的快速增长和有希望的工作岗位的机会意味着需要更好地准备机器学习面试。顶级机器学习面试问答到目前为止，我们已经讨论了机器学习面试对您的IT 事业的重要性。那么，您想在首次尝试机器学习面试时取得成功吗？如果是，那么您来对地方了！该讨论将提出一些最佳的机器学习面试问题。讨论的主要目的是为您的机器学习面试准备提供一个可靠的工具。通常，您会认为针对新生的问题非常容易，并且基本的ML 知识将有所帮助。 确实如此！面试官会询问机器学习面试问题，以寻找有经验的候选人作为后续问题。为什么？当您证明您的机器学习基础知识时，访问员可以尝试更深入地研究您的能力。因此，全面准备最新的机器学习面试问题可以帮助您成功通过面试。以下讨论将针对五个不同类别的机器学习面试提出问题。机器学习面试问题的每个类别将包含 10个条目，可以帮助您理解问题的类型。如果您很高兴找到机器学习的工作，那么为什么要等待呢？开始吧！数据工程师的机器学习面试问题最受欢迎的面试问题中的第一类是针对数据工程师的机器学习面试问题。由于机器学习的知识可以帮助数据工程师将他们的职业提升到一个新的水平，因此这里值得涵盖这些问题。因此，让我们为数据工程师解决最佳的机器学习面试问题。1. 什么是机器学习算法中的偏差？答：具有数据工程经验的候选人可以在最新的机器学习面试问题中找到此条目。偏差是ML 算法中的普遍错误，主要是因为假设过于简单。顾名思义，偏置误差涉及对某些数据点的疏忽， 从而导致较低的准确性。偏差误差使从训练集到测试集的概括知识的过程变得复杂。2. 机器学习算法中的方差误差是什么意思？答案：方差错误是在机器学习算法中发现的，该算法非常复杂，难以理解。结果，您可以在训练数据中找到更大程度的变化。随后，机器学习模型将使数据过拟合。此外，您还会发现训练数据过多的噪声，这完全不适合测试数据。3. 您可以定义偏差方差折衷吗？答：偏差偏差的权衡无疑是数据工程师最重要的机器学习面试问题之一。偏差偏差的权衡是用于管理学习错误以及由基础数据引起的噪声的工具。偏差和方差之间的权衡会增加模型的复杂性。 但是，您还可以观察到偏差与偏差之间的折衷，从而大大降低了误差。4. 您如何区分有监督的机器学习与无监督的机器学习？答：监督学习意味着需要标注形式的数据。监督学习的一个例子是标记数据并在必须对数据进行分类时对其进行分类。但是，无监督学习不需要任何形式的显式数据标记。这个简单的点可以很容易地将监督学习与无监督学习区分开。候选人可以在最新的机器学习面试问题中轻松想到这个问题。5. k最近算法和 k 均值聚类有什么区别？答：这是数据工程师经常问到的机器学习面试问题之一。K 最近算法属于监督学习的范畴，k 均值聚类属于非监督学习的范畴。两种技术在外观上看起来相似，尽管有显着差异。这两种技术之间最显着的差异与有监督和无监督学习有关。K 近邻算法意味着监督学习，从而建议需要明确标记数据。另一方面，K-means聚类不需要任何形式的数据标记。因此，您可以根据项目的需求实施任何技术。6. 什么是 ROC 曲线，它如何工作？答：接收器工作特性 （ROC ）曲线以图形方式表示假阳性率和真实阳性率之间的对比水平。正确率和错误率的估计值采用多个阈值。ROC非常适合作为衡量权衡和模型相关灵敏度的代理。根据灵敏度和权衡的测量，曲线可以触发错误警报。7. 贝叶斯定理在机器学习算法中的重要性是什么？答：候选人应该为数据工程师面试中的此类常见机器学习面试问题做好充分的准备。贝叶斯定理可以根据先前的知识来帮助测量事件的后验概率。贝叶斯定理可以将错误率的总和除以条件的真实正率。贝叶斯定理的公式是P（A | B ）= P （B | A ）P（A ） / P（B ） 贝叶斯定理是数学中用于计算条件概率的理想工具。该定理的创建者是一位著名的数学家，名叫Thomas Bayes 。许多人会发现贝叶斯定理令人困惑。但是，它也有助于深入了解主题并获得有关该主题的卓有成效的见解。8. 什么是精度，什么是召回率？答：召回率是为特定总数的数据集确定的真实阳性率的数量。精度涉及对模型要求的正值与实际要求的正值的数量进行比较的预测。您可以假设这是数学概率的特殊情况。9. 您能否解释 L1 和 L2 正则化之间的区别？答：候选人可以在面试中面对这个问题，因为这是最新的机器学习面试问题之一。L2正则化更有可能在所有条件之间传递误差。另一方面，L1正则化是高度稀疏或二进制的。 L1 正则化中的许多变量都涉及为其加权分配1 或 0。L1 正则化的情况涉及在这些术语之前设置拉普拉斯算子。在L2 的情况下，重点是先于术语设置高斯。10. 什么是朴素贝叶斯？答： Naive Bayes是文本挖掘中实际应用的理想选择。但是，它还包含一个假设，即无法实时显示数据。 朴素贝叶斯涉及根据不同组成部分的各个概率的纯乘积来计算条件概率。在这种情况下，这种情况意味着对于实际上不可能或非常困难的功能，它们是完全独立的。候选人应该期待此类后续机器学习面试问题。数据科学家的机器学习面试问题下一个类别涉及针对数据科学家的最常见的机器学习面试问题。就像数据工程师一样，数据科学家的角色也基于他们与机器学习中的大数据分析相关的技能。因此，让我们来看一下数据科学家经常问到的机器学习面试问题。11. F1分数是多少，如何使用？答：您可以将F1 分数定义为机器学习模型的性能度量。F1 分数是特定机器学习模型的准确性和召回率的加权平均值。结果的范围从0 到 1 不等，其中 1 表示最佳性能。F1 分数的应用非常适合分类测试，因为分类测试不太关注真正的负面因素。12. 是否可以管理不平衡的数据集？如果是，怎么办？答： 这可能是数据科学家访谈中最棘手的机器学习访谈问题之一。在分类测试和将90 的数据分配到一个类别中的情况下，会发现不平衡的数据集。结果，您会遇到问题。如果没有对其他数据类别的任何预测能力，则大约 90 的准确性可能会出现偏差。但是，可以管理不平衡的数据集。您可以尝试收集更多数据以补偿数据集中的不平衡。您也可以尝试对数据集进行重新采样以纠正不平衡。最重要的是，您可以对数据集尝试另一种完全不同的算法。此处的重要因素是对不平衡数据集的负面影响的理解以及平衡不规则性的方法。13. I类错误与 II 类错误有什么区别？答：在对数据科学家的采访中发现这样的基本问题时，不要惊慌。面试官可能正在测试您对基本 ML 概念的了解，并确保您处于游戏的顶端。类型I 错误分类为误报，类型II错误分类为误报。这意味着，声称某事实际上没有发生时，将其归类为I 类错误。另一方面，II 型错误则完全相反。 当您声称某事实际上没有发生时，就会发生 II 型错误。基本上， I 型错误就像通知一个男人他怀孕了。另一方面，II 型错误就像告诉孕妇她没有生孩子。14. 您知道傅里叶变换吗？答：候选人还可以在数据科学家访谈中找到有关Fourier变换的最新机器学习访谈问题。傅里叶变换是将通用函数分解为对称函数的叠加的常用工具。简而言之，这就像从提供给我们的菜中找出配方。傅里叶变换有助于找出匹配任何特定时间信号的一组循环速度，相位和幅度。傅里叶变换有助于将信号从时域转换到频域。结果，从音频信号甚至其他时间序列（如传感器数据）中提取特征变得更加容易。15. 深度学习和机器学习之间有什么区别？答：这是几乎在每个列表中都能找到的常见的机器学习面试问题之一。深度学习是机器学习的一个子集， 涉及与神经网络的显着关系。深度学习涉及反向传播和神经科学特定原理的使用。深度学习的应用有助于对大量半结构化或未标记数据集进行精确建模。深度学习提供了无监督学习算法的表示。与其他机器学习算法相反，深度学习使用神经网络来学习数据表示。16. 生成模型与判别模型有何不同？答：生成模型将审查数据类别。但是，区分模型将审查各种数据类别之间的差异。通常，在分类任务中，区分模型比生成模型具有更好的性能。17. 模型准确性重要还是模型性能重要？答：这个问题是测试个人关于机器学习模型性能的流利性的理想选择。就预测能力而言，精度较高的模型无法很好地执行。这是怎么发生的？通常，模型准确性是模型性能的子集，并且在某些时候也可能会产生误导。如果必须在具有数百万个样本的大型数据集中检测欺诈，则更准确的模型将无法预测任何欺诈。