BAT机器学习面试1000题系列（第1~305题）

机器学习 面试1000题系列（第1~305题）
题目1：什么是机器学习？
答案：机器学习是人工智能的一个子领域，旨在通过算法让机器从数据中学习并做出预测或决策。
题目2：常见的机器学习模型有哪些？
答案：常见的机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K最近邻等。
题目3：解释过拟合与欠拟合。
答案：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差；欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上表现都不佳。
题目4：什么是特征选择？
答案：特征选择是从原始特征中选择出对模型预测性能影响最大的特征，以减少特征数量和提高模型性能。
题目5：解释一下损失函数。
答案：损失函数是用来度量模型预测结果与真实结果之间的误差的函数，通过最小化损失函数，可以优化模型参数。
题目6：解释一下过拟合的解决方法。
答案：过拟合的解决方法包括增加数据集大小、使用正则化、特征选择和集成学习等技术。
题目7：解释一下欠拟合的解决方法。
答案：欠拟合的解决方法包括增加特征数量、特征选择和组合、减少模型复杂度等。
题目8：解释一下模型的评估指标。
答案：模型的评估指标包括准确率、精度、召回率、F1分数、AUC-ROC等，这些指标用于评估模型在测试数据上的性能。
题目9：什么是交叉验证？
答案：交叉验证是将数据集分成多个子集，用其中的一部分子集训练模型，另一部分子集测试模型，重复多次取平均结果，以评估模型的性能。
题目10：解释一下过采样和欠采样。
答案：过采样是指通过重复少数类样本的方法增加少数类样本的数量，以提高模型对少数类样本的识别能力；欠采样是指从多数类样本中随机选择少量样本，以减少多数类样本的数量，使模型在训练时更加关注少数类样本。