机器学习访谈集，这一篇就够了。在机器学习和数据科学职位的面试中，经常会探讨机器学习领域的概念。一位最近面试了27次AI领域（包括谷歌等大公司和一些初创公司）的开发者，根据自己的实际面试经历写了一份机器学习简介。本资料适合机器学习初学者，包括机器学习中经典和常用的基本概念。值得一提的是，每章末尾都有教程和习题，帮助读者进一步掌握书中讲解的概念性知识。下载地址：https://www.confetti.ai/assets/ml-primer/ml_primer.pdf本书包括监督学习、机器学习实践、无监督学习和深度学习四个章节。第1章：监督学习本章介绍线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和K最近邻算法。线性回归线性回归是最常见和广泛使用的机器学习技术之一。它是一种非常直观的监督学习算法。顾名思义，线性回归是一种回归方法，这意味着它适用于标签是连续值的情况，例如室温。此外，线性回归试图找到适合线性数据的方法。LogisticRegression现实世界中的大部分问题都涉及到分类问题，例如图像标注、垃圾邮件检测、预测明天是否晴天等。这里介绍的第一个分类算法是逻辑回归。朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一个优秀的机器学习模型。它之所以优秀，是因为它的核心假设可以用一句话来描述，但它在很多问题上都运作良好。在深入探讨朴素贝叶斯之前，这里首先探讨两种类型的机器学习模型（判别式和生成式）之间的区别。支持向量机本节探讨支持向量机，一种分类算法。在21世纪初深度学习兴起之前，支持向量机是人工智能领域的主流技术。即使在今天，支持向量机仍然是新分类任务的最佳算法之一。这是因为它能够表示数据中多种类型的统计关系并且易于训练。决策树决策树是一种优秀的模型，不仅功能强大而且易于解释。事实上，该模型的底层结构与人类的决策方式非常相似。一些机器学习开发人员认为，决策树在新问题领域提供了最佳的开箱即用性能。K-NearestNeighborsK-NearestNeighbors是一种监督学习模型。它没有正式的培训程序，因此它似乎是模型中的一个异常。因此，K最近邻算法是一个解释和实现起来相对简单的模型。第2章：机器学习实践控制模型偏差构建监督学习模型背后的理论支持是什么？此处探讨了偏差方差权衡，这是机器学习中最重要的原则之一。如何选型选型过程中有哪些细节？这通常需要评估多个模型的泛化误差。这里主要关心的是如何利用现有数据和已建立的模型来选择最佳模型，而不考虑模型的具体细节。你需要什么功能？特征选择与模型选择密切相关。模型正则化模型正则化在机器学习中极其重要，是人工智能从业者最强大的工具之一。ModelEnsemble顾名思义，ensemble的核心思想是将一组模型组合起来，得到性能更高的模型，就像管弦乐队中的乐器组合一样。这部分描述了如何在机器学习中获得和谐的“声音”。模型评估模型评估对于训练和交叉验证尤为重要。无监督学习篮子分析篮子分析是无监督学习算法的一个例子，它解决了分析项目的不同组合及其在特定篮子中的频率之间关系的问题。这部分K-Means聚类算法从数据聚类的角度将无监督学习进行了进一步的深入。这里介绍一下K-means聚类算法，它是AI从业者最常用的聚类算法之一。主成分分析主成分分析是本源中提出的第一个数据降维技术。听起来很复杂，但其核心降维技术是一个相当直观的想法。DeepLearningFeed-ForwardNeuralNetworks从前馈神经网络开始，作者开始深入研究深度学习。由于深度学习主要是神经网络的研究，所以作者在资料中也详细介绍了神经网络模型，从前馈神经网络说起。神经网络实践上一节介绍了前馈神经网络的示例，但省略了激活函数、权重设置和神经网络理论的其他方面等细节。本节总结了这些问题。卷积神经网络2012年，多伦多大学的一个研究团队提出了世界上第一个完全使用神经网络构建的图像识别系统AlexNet，并赢得了ImageNet竞赛。这一里程碑推动了今天的人工智能浪潮，而卷积神经网络架构是这一转折点的核心。循环神经网络卷积神经网络与视觉任务相关，而循环神经网络曾经是语言相关问题的标准模型。事实上，长期以来，自然语言研究人员认为循环网络可以在任何自然语言问题上取得SOTA结果。这对于单个模型来说是一项艰巨的任务。但直到今天，循环神经网络在自然语言任务上仍然表现良好。作者简介本资料的作者是MihailEric，亚马逊AlexaAI的机器学习科学家，主要研究方向为对话式人工智能。MihailEric之前在斯坦福大学获得计算机科学硕士学位。MihailEric花了数年时间构建面向目标的对话机器人，并从事计算语义和文本推理方面的研究。
