這篇文章主要講解了“有哪些Python機(jī)器學(xué)習(xí)面試題”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“有哪些Python機(jī)器學(xué)習(xí)面試題”吧！

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1.有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？

　　有監(jiān)督學(xué)習(xí)：對(duì)具有標(biāo)記的訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，以盡可能對(duì)訓(xùn)練樣本集外的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。（LR,SVM,BP,RF,GBDT）

　　無監(jiān)督學(xué)習(xí)：對(duì)未標(biāo)記的樣本進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，比發(fā)現(xiàn)這些樣本中的結(jié)構(gòu)知識(shí)。(KMeans,DL)

　　2.什么是正則化？

　　正則化是針對(duì)過擬合而提出的，以為在求解模型最優(yōu)的是一般優(yōu)化最小的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)，現(xiàn)在在該經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)上加入模型復(fù)雜度這一項(xiàng)（正則化項(xiàng)是模型參數(shù)向量的范數(shù)），并使用一個(gè)rate比率來權(quán)衡模型復(fù)雜度與以往經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重，如果模型復(fù)雜度越高，結(jié)構(gòu)化的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)越大，現(xiàn)在的目標(biāo)就變?yōu)榱私Y(jié)構(gòu)經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)化，可以防止模型訓(xùn)練過度復(fù)雜，有效的降低過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。

　　奧卡姆剃刀原理，能夠很好的解釋已知數(shù)據(jù)并且十分簡(jiǎn)單才是最好的模型。

　　3.什么是生成模型和判別模型？

　　生成模型：由數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)聯(lián)合概率分布P(X,Y)，然后求出條件概率分布P(Y|X)作為預(yù)測(cè)的模型，即生成模型：P(Y|X)= P(X,Y)/ P(X)。（樸素貝葉斯、Kmeans）

　　生成模型可以還原聯(lián)合概率分布p(X,Y)，并且有較快的學(xué)習(xí)收斂速度，還可以用于隱變量的學(xué)習(xí)

　　判別模型：由數(shù)據(jù)直接學(xué)習(xí)決策函數(shù)Y=f(X)或者條件概率分布P(Y|X)作為預(yù)測(cè)的模型，即判別模型。（k近鄰、決策樹、SVM）

　　直接面對(duì)預(yù)測(cè)，往往準(zhǔn)確率較高，直接對(duì)數(shù)據(jù)在各種程度上的抽象，所以可以簡(jiǎn)化模型

　　4.線性分類器與非線性分類器的區(qū)別以及優(yōu)劣

　　如果模型是參數(shù)的線性函數(shù)，并且存在線性分類面，那么就是線性分類器，否則不是。

　　常見的線性分類器有：LR,貝葉斯分類，單層感知機(jī)、線性回歸

　　常見的非線性分類器：決策樹、RF、GBDT、多層感知機(jī)

　　SVM兩種都有(看線性核還是高斯核)

　　線性分類器速度快、編程方便，但是可能擬合效果不會(huì)很好

　　非線性分類器編程復(fù)雜，但是效果擬合能力強(qiáng)

　　5.特征比數(shù)據(jù)量還大時(shí)，選擇什么樣的分類器？

　　線性分類器，因?yàn)榫S度高的時(shí)候，數(shù)據(jù)一般在維度空間里面會(huì)比較稀疏，很有可能線性可分

　　對(duì)于維度很高的特征，你是選擇線性還是非線性分類器？

　　理由同上

　　對(duì)于維度極低的特征，你是選擇線性還是非線性分類器？

　　非線性分類器，因?yàn)榈途S空間可能很多特征都跑到一起了，導(dǎo)致線性不可分

　　下面是吳恩達(dá)的見解：

　　1. 如果Feature的數(shù)量很大，跟樣本數(shù)量差不多，這時(shí)候選用LR或者是Linear Kernel的SVM

　　2. 如果Feature的數(shù)量比較小，樣本數(shù)量一般，不算大也不算小，選用SVM+Gaussian Kernel

　　3. 如果Feature的數(shù)量比較小，而樣本數(shù)量很多，需要手工添加一些feature變成第一種情況

　　6. 為什么一些機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化？

　　歸一化化就是要把你需要處理的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后（通過某種算法）限制在你需要的一定范圍內(nèi)。

　　1）歸一化后加快了梯度下降求最優(yōu)解的速度。等高線變得顯得圓滑，在梯度下降進(jìn)行求解時(shí)能較快的收斂。如果不做歸一化，梯度下降過程容易走之字，很難收斂甚至不能收斂

　　2）把有量綱表達(dá)式變?yōu)闊o量綱表達(dá)式, 有可能提高精度。一些分類器需要計(jì)算樣本之間的距離（如歐氏距離），例如KNN。如果一個(gè)特征值域范圍非常大，那么距離計(jì)算就主要取決于這個(gè)特征，從而與實(shí)際情況相悖（比如這時(shí)實(shí)際情況是值域范圍小的特征更重要）

　　3) 邏輯回歸等模型先驗(yàn)假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。

　　7.哪些機(jī)器學(xué)習(xí)算法不需要做歸一化處理？

　　概率模型不需要?dú)w一化，因?yàn)樗鼈儾魂P(guān)心變量的值，而是關(guān)心變量的分布和變量之間的條件概率，如決策樹、rf。而像adaboost、gbdt、xgboost、svm、lr、KNN、KMeans之類的最優(yōu)化問題就需要?dú)w一化。

　　8.標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化的區(qū)別

　　簡(jiǎn)單來說，標(biāo)準(zhǔn)化是依照特征矩陣的列處理數(shù)據(jù)，其通過求z-score的方法，將樣本的特征值轉(zhuǎn)換到同一量綱下。歸一化是依照特征矩陣的行處理數(shù)據(jù)，其目的在于樣本向量在點(diǎn)乘運(yùn)算或其他核函數(shù)計(jì)算相似性時(shí)，擁有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，也就是說都轉(zhuǎn)化為“單位向量”。規(guī)則為l2的歸一化公式如下：

　　9.隨機(jī)森林如何處理缺失值

　　方法一（na.roughfix）簡(jiǎn)單粗暴，對(duì)于訓(xùn)練集,同一個(gè)class下的數(shù)據(jù)，如果是分類變量缺失，用眾數(shù)補(bǔ)上，如果是連續(xù)型變量缺失，用中位數(shù)補(bǔ)。

　　方法二（rfImpute）這個(gè)方法計(jì)算量大，至于比方法一好壞？不好判斷。先用na.roughfix補(bǔ)上缺失值，然后構(gòu)建森林并計(jì)算proximity matrix，再回頭看缺失值，如果是分類變量，則用沒有缺失的觀測(cè)實(shí)例的proximity中的權(quán)重進(jìn)行投票。如果是連續(xù)型變量，則用proximity矩陣進(jìn)行加權(quán)平均的方法補(bǔ)缺失值。然后迭代4-6次，這個(gè)補(bǔ)缺失值的思想和KNN有些類似12。

　　10. 如何進(jìn)行特征選擇？

　　特征選擇是一個(gè)重要的數(shù)據(jù)預(yù)處理過程，主要有兩個(gè)原因：一是減少特征數(shù)量、降維，使模型泛化能力更強(qiáng)，減少過擬合;二是增強(qiáng)對(duì)特征和特征值之間的理解

　　常見的特征選擇方式：

　　1. 去除方差較小的特征

　　2. 正則化。1正則化能夠生成稀疏的模型。L2正則化的表現(xiàn)更加穩(wěn)定，由于有用的特征往往對(duì)應(yīng)系數(shù)非零。

　　3. 隨機(jī)森林，對(duì)于分類問題，通常采用基尼不純度或者信息增益，對(duì)于回歸問題，通常采用的是方差或者最小二乘擬合。一般不需要feature engineering、調(diào)參等繁瑣的步驟。它的兩個(gè)主要問題，1是重要的特征有可能得分很低（關(guān)聯(lián)特征問題），2是這種方法對(duì)特征變量類別多的特征越有利（偏向問題）。

　　4. 穩(wěn)定性選擇。是一種基于二次抽樣和選擇算法相結(jié)合較新的方法，選擇算法可以是回歸、SVM或其他類似的方法。它的主要思想是在不同的數(shù)據(jù)子集和特征子集上運(yùn)行特征選擇算法，不斷的重復(fù)，最終匯總特征選擇結(jié)果，比如可以統(tǒng)計(jì)某個(gè)特征被認(rèn)為是重要特征的頻率（被選為重要特征的次數(shù)除以它所在的子集被測(cè)試的次數(shù)）。理想情況下，重要特征的得分會(huì)接近100%。稍微弱一點(diǎn)的特征得分會(huì)是非0的數(shù)，而最無用的特征得分將會(huì)接近于0。

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