Google MLE Interview Questions面试总结

机器学习是一个非常大的领域,有许多不同的类型。以下是三种主要的机器学习类型:

每一种类型的机器学习都有其特定的应用,例如,监督学习被广泛用于图像和语音识别,无监督学习被用于市场分析和社交网络分析,强化学习被用于自动驾驶和游戏AI等

以下是对这三种机器学习类型的简要解释:

  1. 监督学习(Supervised Learning):

    • 在监督学习中,模型根据过去的数据或标记的数据进行预测或决策。
    • 标记数据是指那些被赋予标签或标记的数据集,从而使数据更具意义。
    • 例如,在图像识别中,监督学习模型可能会使用已标记的图像数据集进行训练,以识别新的图像。
  2. 无监督学习(Unsupervised Learning):

    • 在无监督学习中,我们没有标记的数据。
    • 模型可以识别输入数据中的模式、异常和关系。
    • 例如,在市场分析中,无监督学习可能被用来识别客户群体的不同群体或细分市场。
  3. 强化学习(Reinforcement Learning):

    • 使用强化学习,模型可以根据其之前行动获得的奖励来学习。
    • 强化学习模型通过与环境的交互来学习,目标是最大化累积奖励。
    • 例如,在自动驾驶中,强化学习模型可能会根据其在道路上的驾驶表现(如安全驾驶、遵守交通规则等)获得奖励或惩罚。

问题2:什么是过拟合,如何避免过拟合?

答案

过拟合(Overfitting)是一种情况,当模型过于学习训练集,将训练数据中的随机波动误认为是重要特征时,就会发生。这使得模型在新的、未见过的数据上表现较差。当模型在训练数据上达到100%的准确率时(从技术上讲,这实际上是一个轻微的损失),但在测试数据上可能会出现误差和低效率,这种情况被称为过拟合。

为了避免过拟合,有几种方法:

  1. 正则化:这涉及到为目标函数中的特征引入一个成本项。正则化可以确保模型不会过于复杂,从而避免过拟合。
  2. 简化模型:通过减少变量和参数,可以降低方差,从而避免过拟合。
  3. 交叉验证:例如k-folds方法,可以用来评估模型在新数据上的性能。
  4. LASSO等正则化技术:如果某些模型参数可能导致过拟合,可以使用LASSO等技术,这些技术会惩罚这些参数。

问题3:机器学习模型中的训练集和测试集是什么?你会为训练、验证和测试集分配多少数据?

在机器学习模型的创建过程中,通常遵循三个步骤:

  1. 训练模型:使用训练集对模型进行训练。
  2. 测试模型:使用测试集评估模型的性能。
  3. 部署模型:将模型应用于实际任务。

通常,70-90%的数据被用作训练集,剩下的10-30%的数据被用作测试集。训练集用于训练模型,而测试集用于评估模型的性能和过拟合情况。验证集(通常不常使用)也可以用于调整模型的超参数或进行早期停止等操作,以防止过拟合。

数据集通常被分为三个部分:训练集、验证集和测试集。以下是关于每个部分的简要解释:

  1. 训练集:训练集是用来训练模型的。模型通过学习训练集中的数据来学习如何进行预测或分类。在训练过程中,模型会根据训练集的输入和输出学习到一个模型参数的集合。
  2. 测试集:测试集用于评估模型的性能。在模型训练完成后,使用测试集对模型进行测试,以了解其在未见过的数据上的表现。测试集中的数据是独立于训练集的,因此可以提供关于模型泛化能力的无偏估计。

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