隨著人工智能技術的突飛猛進，AI工程師成為了眾多求職者夢寐以求的職業。想要拿下這份工作，面試的時候得展示出你不僅技術過硬，還得能解決問題。所以，提前準備一些面試常問的問題，比如機器學習的那些算法，或者深度學習的框架，還有怎么優化模型，這些都是加分項，能有效提高面試通過率。

本篇小編整理了一些高頻的機器學習方面的面試題，這些題目都是從實際面試中總結出來的，非常具有代表性和實用性，希望對你有幫助。

01

機器學習根據學習算法的工作機制和數據處理方式來劃分不同的類型，常見的幾種主要類別包括?

答案：

監督學習：模型在有標簽的數據上訓練，例如分類和回歸。

無監督學習：模型在無標簽的數據上訓練，常見方法有聚類、降維。

半監督學習：結合了有標簽和無標簽數據，適合于標簽數據有限的情況。

強化學習：通過試錯方式和獎勵機制學習決策策略，適合序列決策問題。

02

數據質量問題主要有哪些？怎么解決?

答案：

缺失值：可以用均值、中位數、最近鄰等方法填充，或刪除缺失數據。

異常值：可以通過統計分析或可視化手段檢測并處理，如使用中位數或百分位數替代。

數據噪聲：可使用平滑濾波、降噪算法等清洗數據。

數據不平衡：可以通過過采樣、欠采樣或生成合成樣本(如SMOTE)來平衡數據分布。

03

機器學習的主要算法有哪些?

答案：

分類算法：如決策樹、支持向量機(SVM)、K近鄰(KNN)、樸素貝葉斯。

回歸算法：如線性回歸、嶺回歸、邏輯回歸。

聚類算法：如K均值、層次聚類、DBSCAN。

降維算法：如主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)。

神經網絡：如深度學習的卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)。

強化學習：智能體通過與環境互動并獲得獎勵或懲罰來學習如何行動，QLearning和Deep QNetworks(DQN)。

04

介紹一下scikitlearn庫？

答案：

scikitlearn是Python中常用的機器學習庫，提供了豐富的算法接口，適合數據預處理、模型選擇和評估、特征工程等。它的簡潔 API和模塊化設計使其非常適合快速構建和評估機器字習模型。

05

KNN算法是什么？它的特點是什么？

答案：

K近鄰(KNN)算法 是一種基于實例的分類方法。預測時，計算待分類樣本與訓練集中各樣本的距離，選取最近的K個樣本，并根據多數投票或平均值進行分類或回歸。

特點：實現簡單、無參數訓練，但計算復雜度高、易受噪聲影響。

06

交叉驗證是什么？作用是什么？

答案：

交叉驗證是一種將數據集分為多個子集，用于反復訓練和測試的方法。常見的K折交叉驗證將數據分為K個分區，輪流作為驗證集，余下部分作為訓練集。交叉驗證可有效評估模型的泛化能力，幫助選擇最佳模型參數。

07

深度學習框架中的Tensor是什么？怎么理解?

答案：

在深度學習框架中，Tensor是一個多維數組結構，用于存儲和處理數據。它類似于NumPy中的數組，但更適合高效計算，尤其是在GPU或其他硬件加速器上。

Tensor可以是標量(0維)、向量(1維)、矩陣(2維)、或更高維的數組(3維及以上)，這讓它能夠表示各種結構化數據，如圖像、視頻、文本等。

08

Tensor具有什么特性？

答案：

高效計算：Tensors支持自動微分，可以高效計算梯度，適用于深度學習的反向傳播。

硬件加速：Tensors可以在CPU、GPU甚至TPU上高效運行，大大加速了深度學習的訓練過程。

09

Tensor的連續性指的什么?

答案：

Tensor 的連續性是指數據在內存中的存儲方式。如果一個Tensor是連續的，意味著它的數據在內存中是連續排列的，便于高效地進行計算和操作。連續的Tensor在內存中分配了一個連續的空間，從而優化了緩存命中率和數據訪問速度。

10

不連續的tensor有什么問題?

答案：

不連續的 Tensor是指其數據在內存中并非連續存儲。這通常發生在某些操作之后，例如切片、轉置或其他某些變換。這種不連續性會帶來以下問題：

1.性能下降：不連續的 Tensor可能導致計算時更多的內存訪問，從而降低性能。

2.操作限制：某些操作(例如使用 CUDA)要求輸入Tensor必須是連續的。不連續的 Tensor 可能需要額外的內存拷貝(使用`tensor.contiguous())來轉換為連續形式，這增加了額外的開銷。

11

PyTorch模型如何保存和加載?

答案：

1.保存和加載整個模型：這種方式會保存整個模型的結構以及模型的狀態字典(state_dict)。

2.僅保存和加載模型的狀態字典：這種方式只保存模型的狀態字典，即模型參數的值，而不包括模型的結構定義。

12

極大似然估計和貝葉斯估計有什么不同?

答案：

極大似然估計僅考慮觀測數據，而貝葉斯估計通過引入先驗分布，能夠融入之前的知識進行推斷。

13

如何理解交叉熵損失函數?

答案：

交叉熵損失函數用于衡量兩個概率分布之間的差異，特別是用于分類問題中真實標簽和模型預測的分布。對于多分類問題，它通過計算真實類別的概率對數的負值來懲罰模型的預測誤差，如果模型預測的分布與真實分布相差越大，交叉熵損失值就越高。

它可以被看作是預測分布與真實分布之間的距離，優化時目標是最小化這個損失，從而提高模型預測的準確性。

14

部署機器學習模型到生產環境時的主要考慮因素是什么？

答案：

部署模型時需要考慮模型的可擴展性、性能監控、版本控制、模型漂移、安全問題以及與現有系統的集成。

這些機器學習面試題，不光是理論，還有實際應用，都是面試里經常碰到的。

所以，準備充分了，自然就能在面試官面前大放異彩，希望這些題目能幫你在面試中一路過關斬將，拿到你夢寐以求的offer。

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