新兴技术正在席卷全球，它们带来的创新、机遇和威胁都是前所未有的。这些领域所需的专家数量也相应增加。根据最新的行业报告，机器学习、人工智能和数据科学等新兴技术领域的工作是最热门的新兴职业。从事此类新兴技术的工作既有利可图，又能带来智力回报。本文整理了一些最常见的机器学习面试问题及其相应的答案。有志于机器学习的人以及经验丰富的ML专业人士可以在面试前使用它来巩固他们的基础知识。1、机器学习和深度学习有什么区别？机器学习是人工智能的一个子集，它使机器能够在没有任何显式编程的情况下自动学习和改进。深度学习是机器学习的一个子集，其中人工神经网络能够做出直观的决策。2.如何理解recall和precision这两个术语？召回率，也称为真阳性率，是模型需要的正例数与整个数据中可用的正例数的比值。精度是基于预测的，也称为阳性预测值，它是模型所需的测量准确阳性数与模型实际需要的阳性数之间的比率。3.有监督和无监督机器学习有什么区别？在监督学习中，机器在标记数据的帮助下进行训练，即标有正确答案的数据。在无监督机器学习中，模型通过自主发现信息来学习。与监督学习模型相比，无监督模型更适合执行困难的处理任务。4.什么是K-means和KNN？K-means是一种用于处理聚类问题的无监督算法，而KNN或K-NearestNeighbors是一种用于处理回归和分类问题的监督算法。5.什么使分类与回归不同？这两个概念都是监督机器学习技术的一个重要方面。分类将输出分成不同的类别进行预测。而回归模型通常用于找出预测变量和变量之间的关系。分类和回归的主要区别在于前者的输出变量是离散的，而后者的输出变量是连续的。6.如何处理数据集中的缺失值？数据科学家面临的最大挑战之一与数据缺失问题有关。可以通过多种方式估算缺失值，包括分配唯一类别、删除行、使用均值/中值/众数替换、使用支持缺失值的算法、预测缺失值等等。7.你对归纳逻辑编程（ILP）的理解是什么？归纳逻辑编程是机器学习的一个子领域，它通过使用逻辑编程来开发预测模型来搜索数据中的模式。该过程假定逻辑程序是假设或背景知识。8.需要采取什么步骤来防止特定模型出现过拟合问题？当使用大量数据进行训练时，模型开始学习数据集中的噪声和其他错误数据。这使得模型很难泛化到训练集以外的新样本。机器学习中可以通过三种方法避免过度拟合。首先，保持模型简单；第二，使用交叉验证技术；第三，使用正则化技术，例如LASSO。9.什么是集成学习？集成方法也称为多学习者系统或基于委员会的学习。集成方法是一种学习算法，它构建分类器的集成，对新数据进行分类，并选择其预测。这种方法训练许多假设来解决同一个问题。集成建模的最佳示例是随机森林，其中使用许多决策树来预测结果。10.机器学习项目需要哪些步骤？实现良好工作模型需要采取的关键步骤是收集数据、准备数据、选择机器学习模型、训练模型、评估模型、调整参数，最后进行预测。
