50 个机器学习面试问题及答案（2025）
伊芙琳·克拉克
以下是机器学习面试问题和答案，可以帮助新手和有经验的应聘者获得理想的工作。
面向新生的机器学习口试问答
1）什么是机器学习？
机器学习是计算机科学的一个分支，它涉及系统编程，以便自动学习并根据经验进行改进。例如：机器人经过编程，可以根据从传感器收集的数据执行任务。它会自动从数据中学习程序。
2）提及数据挖掘和机器学习之间的区别？
机器学习与算法的研究、设计和开发有关，这些算法使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。而数据挖掘可以定义为从非结构化数据中尝试提取知识或未知有趣模式的过程。在此过程中，机器学习算法被使用。
3）机器学习中的“过度拟合”是什么？
In 机器学习当统计模型描述的是随机误差或噪声而不是潜在关系时，就会出现“过度拟合”。当模型过于复杂时，通常会观察到过度拟合，因为相对于训练数据类型的数量，模型的参数太多。过度拟合的模型性能不佳。
4）为什么会发生过度拟合？
由于用于训练模型的标准与用于判断模型有效性的标准不同，因此存在过度拟合的可能性。
5）如何避免过度拟合？
通过使用大量数据可以避免过度拟合，过度拟合相对而言发生在你有一个小数据集，并且你试图从中学习的时候。但是如果你有一个小数据库，你不得不基于它来建立一个模型。在这种情况下，你可以使用一种称为 交叉验证。在这种方法中，数据集分为两部分，测试数据集和训练数据集，测试数据集将仅测试模型，而在训练数据集中，数据点将提出模型。
在这种技术中，通常会为模型提供一个已知数据集（训练数据集），用于对模型进行训练，以及一个未知数据集，用于对模型进行测试。交叉验证的理念是在训练阶段定义一个数据集来“测试”模型。
6）什么是归纳机器学习？
归纳机器学习涉及通过示例学习的过程，其中系统从一组观察到的实例中尝试归纳出一般规则。
7）机器学习的五种流行算法是什么？
- 决策树
- 神经网络（反向传播）
- 概率网络
- 最近的邻居
- 支持向量机
8）机器学习中有哪些不同的算法技术？
机器学习中的不同类型技术包括
9）机器学习中建立假设或模型的三个阶段是什么？
- 建筑模型
- 模型测试
- 应用模型
10）监督学习的标准方法是什么？
监督学习的标准方法是将示例集分为训练集和测试。
11）什么是“训练集”和“测试集”？
在机器学习等信息科学的各个领域，一组数据用于发现潜在的预测关系，称为“训练集”。训练集是提供给学习者的示例，而测试集用于测试学习者生成的假设的准确性，它是一组不提供给学习者的示例。训练集与测试集不同。
12）列出机器学习的各种方法？
机器学习的不同方法包括
- 概念与分类学习
- 符号学习与统计学习
- 归纳学习与分析学习
13）什么不是机器学习？
- 人工智能
- 基于规则的推理
14）解释“无监督学习”的作用是什么？
- 查找数据聚类
- 找到数据的低维表示
- 在数据中寻找有趣的方向
- 有趣的坐标和相关性
- 寻找新颖的观察结果/数据库清理
15）解释“监督学习”的作用是什么？
- 分类
- 语音识别
- 数据复原测试
- 预测时间序列
- 注释字符串
16）什么是独立于算法的机器学习？
机器学习中的数学基础独立于任何特定的分类器或学习算法，这被称为算法独立机器学习？
17）人工智能和机器学习有什么区别？
根据经验数据的行为设计和开发算法被称为机器学习。而人工智能除了机器学习之外，还涵盖其他方面，如知识表示、自然语言处理、规划、机器人技术等。
18）机器学习中的分类器是什么？
机器学习中的分类器是一种输入离散或连续特征值向量并输出单个离散值（类）的系统。
19）朴素贝叶斯的优点是什么？
朴素贝叶斯分类器的收敛速度比逻辑回归等判别模型更快，因此需要的训练数据更少。主要优点是它无法学习特征之间的相互作用。
20）模式识别应用于哪些领域？
模式识别可用于
- 计算机视觉
- 语音识别
- 数据挖掘
- 统计学
- 非正式检索
- 生物信息学
有经验的机器学习面试问题
21）什么是遗传编程？
遗传编程是机器学习中使用的两种技术之一。该模型基于测试并在一组结果中选择最佳选择。
22）什么是归纳 Logic Pro机器学习中的编程？
感应的 Logic Pro智能流程（ILP）是机器学习的一个子领域，它使用逻辑编程来表示背景知识和示例。
23）机器学习中的模型选择是什么？
在用于描述同一数据集的不同数学模型中选择模型的过程称为模型选择。模型选择应用于统计学、机器学习和数据挖掘领域。
24）监督学习中用于校准的两种方法是什么？
在监督学习中，用于预测良好概率的两种方法是
- 普拉特校准
- 等渗回归
这些方法是为二元分类而设计的，并且并不简单。
25）经常使用哪种方法来防止过度拟合？
当有足够数据时，使用“等渗回归”来防止过度拟合问题。
26）规则学习的启发式方法和决策树的启发式方法有什么区别？
不同之处在于，决策树的启发式方法评估多个不相交集合的平均质量，而规则学习者仅评估候选规则所涵盖的实例集的质量。
27）机器学习中的感知器是什么？
在机器学习中，感知器是一种用于二元分类器的监督学习算法，其中二元分类器是决定输入代表向量还是数字的决定函数。
28）解释贝叶斯逻辑程序的两个组成部分？
贝叶斯逻辑程序由两个部分组成。第一个部分是逻辑部分；它由一组贝叶斯子句组成，用于捕获域的定性结构。第二个部分是定量部分，它对域的定量信息进行编码。
29）什么是贝叶斯网络（BN）？
贝叶斯网络用于表示一组变量之间的概率关系的图形模型。
30）为什么基于实例的学习算法有时被称为惰性学习算法？
基于实例的学习算法也称为惰性学习算法，因为它们会延迟归纳或泛化过程直到完成分类。
31）SVM（支持向量机）可以处理哪两种分类方法？
- 组合二元分类器
- 修改二进制文件以纳入多类学习
32）什么是集成学习？
为了解决特定的计算程序，需要策略性地生成和组合多个模型（例如分类器或专家）。这个过程称为集成学习。
33）为什么要使用集成学习？
集成学习用于改进模型的分类、预测、函数逼近等。
34）何时使用集成学习？
当您构建更准确且彼此独立的组件分类器时，就会使用集成学习。
35）集成方法的两种范式是什么？
集成方法的两种范式是
- 顺序集成方法
- 并行集成方法
36）集成方法的一般原理是什么，集成方法中的 bagging 和 boosting 是什么？
集成方法的一般原理是将使用给定学习算法构建的多个模型的预测组合起来，以提高单个模型的鲁棒性。Bagging 是一种用于改进不稳定估计或分类方案的集成方法。而 boosting 方法则按顺序使用，以减少组合模型的偏差。Boosting 和 Bagging 都可以通过减少方差项来减少误差。
37）集成方法中分类误差的偏差-方差分解是什么？
学习算法的预期误差可以分解为偏差和方差。偏差项衡量学习算法产生的平均分类器与目标函数的匹配程度。方差项衡量学习算法的预测对于不同训练集的波动程度。
38）什么是集成中的增量学习算法？
增量学习方法是一种算法从现有数据集生成分类器后可能获得的新数据中学习的能力。
39）PCA、KPCA 和 ICA 用于什么？
PCA（主成分分析）、KPCA（基于核的主成分分析）和ICA（独立成分分析）是用于降维的重要特征提取技术。
40）机器学习中的降维是什么？
在机器学习和统计学中，降维是减少所考虑的随机变量数量的过程，可以分为特征选择和特征提取。
41）什么是支持向量机？
支持向量机是用于分类和回归分析的监督学习算法。
42）关系评估技术的组成部分是什么？
关系评估技术的重要组成部分是
- 数据采集
- 地面实况采集
- 交叉验证技术
- 查询类型
- 评分标准
- 显著性检验
43）顺序监督学习有哪些不同的方法？
解决顺序监督学习问题的不同方法包括
- 滑动窗口方法
- 循环滑动窗口
- 隐马尔可夫模型
- 最大熵马尔可夫模型
- 条件随机场
- 图变换器网络
44）机器人和信息处理中出现序列预测问题的领域有哪些？
机器人技术和信息处理中出现顺序预测问题的领域包括
- 模仿学习
- 结构化预测
- 基于模型的强化学习
45）什么是批量统计学习？
统计学习技术允许从一组观察到的数据中学习一个函数或预测器，从而对未见或未来的数据进行预测。这些技术基于对数据生成过程的统计假设，保证了学习到的预测器对未来未见数据的性能。
46）什么是 PAC 学习？
PAC（可能近似正确）学习是一种用于分析学习算法及其统计效率的学习框架。
47）你可以将序列学习过程分为哪些不同的类别？
- 序列预测
- 序列生成
- 序列识别
- 顺序决策
48）什么是序列学习？
序列学习是一种以逻辑方式进行教学和学习的方法。
49）机器学习的两种技术是什么？
机器学习的两种技术是
- 遗传编程
- 归纳学习
50）请给出你日常看到的机器学习的流行应用？
主要电子商务网站实施的推荐引擎使用机器学习。
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