面试必过——50个最受欢迎的机器学习面试问题 .pdfVIP

50个最受欢迎的机器学习面试问题

机器学习是近年来强大的技术进步之一。机器学习的普及为组织改变以数据驱动的决策

为重点提供了主要支持。因此，您会发现对精通机器学习的专业人员的突出需求。因此，

您还可以通过简单的Google有哪些信誉好的足球投注网站找到正在寻找机器学习面试问题的候选人！

由于机器学习的技术观点正在逐渐发展，面试过程也涉及某些变化。几年前，有关设计

卷积网络的知识可能使您获得了机器学习中有希望的工作。但是，时代已经改变。如今，

机器学习对算法，概率，统计数据，数据结构等抱有更大的期望。因此，候选人需要全

面准备顶级机器学习面试题。

众所周知，机器学习和数据科学是紧密相关的学科。机器学习工程师是机器学习和数据

科学领域的最高职位之一。因此，我们对顶级机器学习面试问题的关注并非徒劳。在

2019年，机器学习工程师每年平均可赚146,085美元，年增长率高达344％。因

此，薪水的快速增长和有希望的工作岗位的机会意味着需要更好地准备机器学习面试。

顶级机器学习面试问答

到目前为止，我们已经讨论了机器学习面试对您的IT事业的重要性。那么，您想在首

次尝试机器学习面试时取得成功吗？如果是，那么您来对地方了！该讨论将提出一些最

佳的机器学习面试问题。讨论的主要目的是为您的机器学习面试准备提供一个可靠的工

具。

通常，您会认为针对新生的问题非常容易，并且基本的ML知识将有所帮助。确实如此！

面试官会询问机器学习面试问题，以寻找有经验的候选人作为后续问题。为什么？当您

证明您的机器学习基础知识时，访问员可以尝试更深入地研究您的能力。因此，全面准

备必威体育精装版的机器学习面试问题可以帮助您成功通过面试。

以下讨论将针对五个不同类别的机器学习面试提出问题。机器学习面试问题的每个类别

将包含10个条目，可以帮助您理解问题的类型。如果您很高兴找到机器学习的工作，

那么为什么要等待呢？开始吧！

数据工程师的机器学习面试问题

最受欢迎的面试问题中的第一类是针对数据工程师的机器学习面试问题。由于机器学习

的知识可以帮助数据工程师将他们的职业提升到一个新的水平，因此这里值得涵盖这些

问题。因此，让我们为数据工程师解决最佳的机器学习面试问题。

1.什么是机器学习算法中的偏差？

答：具有数据工程经验的候选人可以在必威体育精装版的机器学习面试问题中找到此条目。偏差是

ML算法中的普遍错误，主要是因为假设过于简单。顾名思义，偏置误差涉及对某些数

据点的疏忽，从而导致较低的准确性。偏差误差使从训练集到测试集的概括知识的过程

变得复杂。

2.机器学习算法中的方差误差是什么意思？

答案：方差错误是在机器学习算法中发现的，该算法非常复杂，难以理解。结果，您可

以在训练数据中找到更大程度的变化。随后，机器学习模型将使数据过拟合。此外，您

还会发现训练数据过多的噪声，这完全不适合测试数据。

3.您可以定义偏差方差折衷吗？

答：偏差偏差的权衡无疑是数据工程师最重要的机器学习面试问题之一。偏差偏差的权

衡是用于管理学习错误以及由基础数据引起的噪声的工具。偏差和方差之间的权衡会增

加模型的复杂性。但是，您还可以观察到偏差与偏差之间的折衷，从而大大降低了误差。

4.您如何区分有监督的机器学习与无监督的机器学习？

答：监督学习意味着需要标注形式的数据。监督学习的一个例子是标记数据并在必须对

数据进行分类时对其进行分类。但是，无监督学习不需要任何形式的显式数据标记。这

个简单的点可以很容易地将监督学习与无监督学习区分开。候选人可以在必威体育精装版的机器学

习面试问题中轻松想到这个问题。

5.k最近算法和k均值聚类有什么区别？

答：这是数据工程师经常问到的机器学习面试问题之一。K最近算法属于监督学习的范

畴，k均值聚类属于非监督学习的范畴。两种技术在外观上看起来相似，尽管有显着差

异。这两种技术之间最显着的差异与有监督和无监督学习有关。

K近邻算法意味着监督学习，从而建议需要明确标记数据。另一方面，K-means聚类

不需要任何形式的数据标记。因此，您可以根据项目的需求实施任何技术。

6.什么是ROC曲线，它如何工作？

答：接收器工作特性（ROC）曲线以图形方式表示假阳性率和真实阳性率之间的对比水

平。正确率和错误率的估计值采用多个阈值。ROC非常适合作为衡量权衡和模型相关

灵敏度的代理。根据灵敏度和权衡的测量，曲线可以触发错误警报。

7.贝叶斯定理在机器学习算法中的重