面试 | 机器学习常见面试知识点梳理第一期

小咪咪 2022-05-25 13:29 310阅读 0赞

转载自微信公众号：LeetCode力扣，原文文章地址：[点击这里][Link 1]

**机器学习与数据挖掘的区别**

机器学习是指在没有明确的程序指令的情况下，给予计算机学习能力，使它能自主的学习、设计和扩展相关算法。数据挖掘则是一种非结构化数据里面提取知识或者未知的、人们感兴趣的图片。在这个过程中应用了机器学习算法。

**有监督学习和无监督学习的区别**

有监督学习：对具有标记的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行分类预测。  
无监督学习：对未标记的样本进行训练学习，以发现这样样本中的结构知识。

**简要介绍下 SVM**

SVM，全称是 support vector machine，中文名叫支持向量机，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。

![这里写图片描述][70]

**过拟合**

如果一味的去提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度往往会很高，这种现象称为过拟合。所表现的就是模型训练时候的误差很小，但在测试的时候误差很大。

一般过拟合产生的原因是：

*  因为参数太多，会导致我们的模型复杂度上升，容易过拟合。
 *  权值学习迭代次数足够多，拟合了训练数据中的噪声和训练样本样例中没有代表的特征。

**正则化**

正则化是针对过拟合而提出的，以前在求解模型最优的是一般只优化最小经验风险，现在在该经验风险上加入模型复杂度这一项（正则化项是模型参数向量的范数），并使用一个 rate 比率经验来权衡模型复杂度与以往经验风险的权重，如果模型复杂度越高，结构化的经验风险会越大，现在的目标就变为了结构经验风险的最优化，可以防止模型训练过度复杂，有效的降低拟合的风险。

**GBDT 和 XGBoost 的区别**

XGBoost 类似于 GBDT 的优化版，不论是精度还是效率上都有了提升。与 GBDT 相比，具体的优点有：

*  损失函数是用泰勒展式二项逼近的，而不是像 GBDT 里的就是一阶导数
 *  对树的结构进行了正则化的约束，防止模型过度复杂，降低了过拟合的可能性
 *  节点分裂的方式不同，GBDT 是用的 GINI 系数，XGBoost 是经过优化推导后的

![这里写图片描述][70 1]

**生成模型和判别模型**

*  生成模型：由数据学习联合概率分布 P(X, Y)，然后求出条件概率分布 P(Y|X) 作为预测的模型，即生成模型：P(Y|X) = P(X,Y) / P(X)。生成模型可以还原联合概率分布 P(X, Y)，并且有较快的学习收敛速度，还可以用于隐变量的学习。
 *  判别模型：由数据直接学习决策函数 Y = f(X) 或者条件概率分布 P(Y|X) 作为预测的模型，即判别模型，如 k 近邻、决策树。直接面对预测，往往准确率较高，直接对数据在各种程度上的抽象，所以可以简化模型。

**L1 和 L2 正则的区别，如何选择 L1 和 L2 正则**

*  L1 是在损失函数后面加上模型参数的1范数（也就是 |Xi|）
 *  L2 是在损失函数后面加上模型参数的2范数（也就是 sigma(Xi^2) ），注意 L2 范数的定义是 sqrt(sigma(Xi^2))，在正则项上没有添加sqrt根号是为了更加容易优化
 *  L1 会产生稀疏的特征
 *  L2 会产生更多的特征但是都会接近于 0
 *  L1 会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是 0，而 L2 会选择更多的特征，这些特征都会接近于 0。L1 在特征选择时候非常有用，而 L2 就只是一种规则化而已。

**协方差和相关性的区别**

相关性是协方差的标准化格式。协方差本身是很难做比较的。例如：如果我们计算工资和年龄的协方差，因为这两个变量有不同的度量，所以他们会得到不能做比较的不同协方差。为了解决这个问题，我们计算相关性来得到一个介于 -1 和 1 之间的值，就可以忽略它们各自不同的度量。

**Gradient Boosting 算法（GBM）和随机森林都是基于树的算法，它们有什么区别**

最根本的区别是，随机森林算法使用 bagging 技术做出预测；而 GBM 是采用 boosting 技术做预测的。在 bagging 技术中，数据集用随机采样的方法被划分成 n 个样本。然后，使用单一的学习算法，在所有样本上建模。接着利用投票或者求平均来组合所得到的预测。bagging 是平行进行的，而 boosting 是在第一轮的预测之后，算法将分类出错的预测加高权重，使得它们可以在后续一轮中得到校正。这种给予分类出错的预测高权重的顺序过程持续进行，一直达到停止标准为止。随机森林通过减少方差（主要方式）提高模型的精度。生成树之间是不相关的，以把方差的减少最大化。在另一方面，GBM 提高了精度，同时减少了模型的偏差和方差。

![这里写图片描述][70 2]

**在 k-means 或 kNN ，我们是用欧式距离来计算最近的邻居之间的距离，为什么不使用曼哈顿距离**

我们不用曼哈顿距离，因为它只计算水平或垂直距离，有维度的限制。另一方面，欧式距离可用于任何空间的距离计算问题。因为，数据点可以存在与任何空间，欧式距离是更可行的选择。例如：想象一下国际象棋棋盘，象或车所做的移动是由曼哈顿距离计算的，因为它们是在各自的水平和垂直方向做的运动。

**为什么朴素贝叶斯如此“朴素”**

因为它假定所有的特征在数据集中的作用是同样重要和独立的。正如我们所知，这个假设在现实世界中是很不真实的，因此，说朴素贝叶斯真的很“朴素”。

**谈谈 LR 和 SVM 的联系与区别**

相同点：

*  LR 和 SVM 都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题
 *  两个方法都可以增加不同的正则化项如 L1、L2 等等。所以在很多实验中，两种算法的结果是很接近的。

不同点：

*  LR 是参数模型，SVM 是非参数模型。
 *  从目标函数来看，区别在与逻辑回归采用的是 logistical loss，SVM 采用的是 hinge loss，这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。
 *  SVM 的处理方法是只考虑 support vectors，也就是和分类最相关的少数点，去学习分类器。而逻辑回归通过非线性映射，大大减小了离分类平面较远的点的权重，相对提升了与分类最相关的数据点的权重。
 *  逻辑回归相对来说模型更简单，好理解，特别是大规模线性分类时比较方便。而 SVM 的理解和优化相对来说复杂一些，SVM 转化为对偶问题后，分类只需要计算与少数几个支持向量的距离，这个在进行复杂核函数计算时优势很明显，能够大大简化模型和计算。
 *  logic 能做的 SVM 能做，但可能在准确率上有问题，SVM 能做的 logic 有的做不了。  
    ![这里写图片描述][70 3]

**线性分类器与非线性分类器的区别以及优劣**

如果模型是参数的线性函数，并且存在线性分类面，那么就是线性分类器，否则不是。  
常见的线性分类器有：LR、贝叶斯分类、单层感知机、线性回归  
常见的非线性分类器有：决策树、RF、GBDT、多层感知机

*  性分类器速度快、编程方便，但是可能拟合效果不会很好
 *  非线性分类器编程复杂，但是效果拟合能力强
 *  当特征比数据量还大时，选择线性分类器，因为维度高的时候数据一般在维度空间里面会比较稀疏，很有可能线性可分
 *  对于维度极低的特征，选择非线性分类器，因为低纬空间可能很多特征都跑到一起了，导致线性不可分

[Link 1]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4Mzc5NDk4MA==&mid=2247483944&idx=1&sn=9edc5ce91baaebb0c8b783ca733dee8b&chksm=eb840963dcf38075363e464b181182b6bc65373217e1e3c51381be78da08f6a649e73e9e523f&scene=0#rd
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