50 个机器学习面试问题与答案（2025）
Evelyn Clarke 以下是针对初学者和有经验的候选人的机器学习面试问题及答案，帮助他们找到心仪的工作。
初学者机器学习面试问题解答
1) 什么是机器学习？
机器学习是计算机科学的一个分支，它处理系统编程，以使系统能够通过经验自动学习和改进。例如：机器人被编程，以便它们能够根据从传感器收集的数据执行任务。它能从数据中自动学习程序。
2) 请说明数据挖掘和机器学习的区别？
机器学习涉及研究、设计和开发能让计算机在未明确编程的情况下学习的算法。而数据挖掘可以定义为一种过程，在这个过程中，非结构化数据尝试提取知识或未知有趣的模式。在此过程中会使用机器学习算法。
3) 机器学习中的“过拟合”是什么意思？
在机器学习中，当统计模型描述的是随机误差或噪声而不是底层关系时，就会发生“过拟合”。当模型过于复杂时，通常会观察到过拟合，这是因为参数相对于训练数据类型的数量过多。模型会表现出糟糕的性能，因为已经过拟合。
4) 为什么会发生过拟合？
过拟合的可能性存在，因为用于训练模型的标准与用于评判模型有效性的标准不同。
5) 如何避免过拟合？
通过使用大量数据可以避免过拟合，过拟合相对发生在您拥有一个小型数据集并尝试从中学习时。但如果您有一个小型数据库并且被迫在此基础上创建一个模型。在这种情况下，您可以使用一种称为交叉验证的技术。在此方法中，数据集被分为两部分，测试集和训练集，测试集仅用于测试模型，而在训练集中，数据点会用于创建模型。
在这种技术中，模型通常会获得一个已知数据的训练集（训练数据集），并使用一个未知数据的测试集来测试模型。交叉验证的目的是在训练阶段定义一个数据集来“测试”模型。
6) 什么是归纳式机器学习？
归纳式机器学习涉及通过示例学习的过程，其中一个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
- 最近邻
- 支持向量机
8) 机器学习中有哪些不同的算法技术？
机器学习中的技术类型包括：
9) 机器学习中构建假设或模型的三个阶段是什么？
- 模型构建
- 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划分为训练集和测试集。
11) 什么是“训练集”和“测试集”？
在信息科学的各个领域，例如机器学习，用于发现潜在预测关系的数据集被称为“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，它是从学习者那里保留下来的示例集。训练集与测试集是不同的。
12) 列出几种机器学习方法？
机器学习中的不同方法包括：
- 概念 vs. 分类学习
- 符号 vs. 统计学习
- 归纳 vs. 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) 请解释“无监督学习”的功能？
- 查找数据簇
- 查找数据的低维表示
- 查找数据中的有趣方向
- 有趣的坐标和相关性
- 查找新颖观测/清理数据库
15) 请解释“监督学习”的功能？
- 分类
- 语音识别
- 回归测试
- 预测时间序列
- 标注字符串
16) 什么是与算法无关的机器学习？
与特定分类器或学习算法的数学基础无关的机器学习被称为与算法无关的机器学习。
17) 人工智能学习和机器学习有什么区别？
根据经验数据设计和开发算法称为机器学习。而人工智能除了机器学习之外，还涵盖了知识表示、自然语言处理、规划、机器人技术等方面。
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（类别）的系统。
19) 朴素贝叶斯有哪些优点？
在朴素贝叶斯中，分类器比逻辑回归等判别模型收敛得更快，因此您需要的训练数据更少。主要优点是它无法学习特征之间的交互。
20) 模式识别在哪些领域使用？
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
有经验者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的两种技术之一。该模型基于在结果集中测试和选择最佳选项。
22) 机器学习中的归纳逻辑编程是什么？
归纳逻辑编程 (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？
在不同数学模型中选择模型的过程，这些模型用于描述相同的数据集，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) 监督学习中有哪两种校准方法？
监督学习中用于预测良好概率的两种方法是：
- Platt 校准
- 等距回归
这些方法是为二元分类设计的，并且并不简单。
25) 哪种方法经常用于防止过拟合？
当有足够的数据时，“等距回归”用于防止过拟合问题。
26) 规则学习的启发式方法与决策树的启发式方法有什么区别？
区别在于，决策树的启发式方法评估了多个不相交集合的平均质量，而规则学习器仅评估由候选规则覆盖的实例集的质量。
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，其中二元分类器是判断输入向量是向量还是数字的决定性函数。
28) 请解释贝叶斯逻辑程序的两个组成部分？
贝叶斯逻辑程序包含两个组成部分。第一个组成部分是逻辑的；它由一组贝叶斯子句组成，这些子句捕捉了该领域的定性结构。第二个组成部分是定量的，它编码了该领域的定量信息。
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“懒惰学习”算法？
基于实例的学习算法也称为懒惰学习算法，因为它们会延迟归纳或泛化过程，直到执行分类。
31) SVM（支持向量机）可以处理哪两种分类方法？
- 合并二元分类器
- 修改二元分类器以纳入多类学习
32) 什么是集成学习？
为了解决特定的计算问题，有策略地生成和组合多个模型（如分类器或专家）。这个过程称为集成学习。
33) 为什么使用集成学习？
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？
当您构建的组件分类器更准确且彼此独立时，可以使用集成学习。
35) 集成方法有哪些两种范式？
集成方法有两种范式：
- 顺序集成方法
- 并行集成方法
36) 集成方法的通用原理是什么？集成方法中的 Bagging 和 Boosting 是什么？
集成方法的通用原理是结合使用给定学习算法构建的多个模型的预测，以提高鲁棒性，优于单个模型。Bagging 是一种集成方法，用于改进不稳定的估计或分类方案。而 Boosting 方法则按顺序使用以减少组合模型的偏差。Boosting 和 Bagging 都可以通过减小方差项来减小误差。
37) 集成方法中的分类误差的偏差-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生成的平均分类器与目标函数匹配的程度。方差项衡量学习算法的预测在不同训练集上的波动程度。
38) 集成中的增量学习算法是什么？
增量学习方法是算法从已经从可用数据集生成分类器后可能可用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（核主成分分析）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，降维是减少考虑中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) 关系评估技术有哪些组成部分？
关系评估技术的重要组成部分是：
- 数据采集
- 真实情况采集
- 交叉验证技术
- 查询类型
- 评分指标
- 显著性检验
43) 顺序监督学习有哪些不同方法？
解决顺序监督学习问题的不同方法包括：
- 滑动窗口方法
- 递归滑动窗口
- 隐马尔可夫模型
- 最大熵马尔可夫模型
- 条件随机场
- 图变换网络
44) 在机器人学和信息处理中，序列预测问题出现在哪些领域？
在机器人学和信息处理中，序列预测问题出现的领域包括：
- 模仿学习
- 结构化预测
- 基于模型的强化学习
45) 什么是批次统计学习？
统计学习技术允许从一组观测数据中学习一个函数或预测器，该预测器可以对未见过的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，为学习到的预测器在未来的未见过的数据上的性能提供了保证。
46) 什么是 PAC 学习？
PAC（Probably Approximately Correct，可能近似正确）学习是一种学习框架，已引入该框架来分析学习算法及其统计效率。
47) 序列学习过程可以分为哪几类？
- 序列预测
- 序列生成
- 序列识别
- 序列决策
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) 机器学习有哪些两种技术？
机器学习的两种技术是：
- 遗传编程
- 归纳学习
50) 请举一个您日常生活中看到的机器学习流行应用？
各大电商网站实现的推荐引擎使用了机器学习。
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