机器学习面试题和答案
1、机器学习是什么？
机器学习是人工智能的一种形式，它处理系统编程和自动化数据分析，使计算机能够通过经验学习和行动，而无需明确编程。例如，机器人的编码方式使其可以根据从传感器收集的数据执行任务。他们会自动从数据中学习程序并根据经验进行改进。
2、区分归纳学习和演绎学习的区别？
在归纳学习中，模型从一组观察到的实例中通过实例进行学习，以得出一个概括的结论。另一方面，在演绎学习中，模型首先应用结论，然后得出结论。 归纳学习是使用观察得出结论的方法。演绎学习是使用结论形成观察的方法。 例如，如果我们必须向孩子解释玩火会导致烧伤。我们可以通过两种方式向孩子解释这一点；我们可以展示各种火灾事故的训练示例或被烧伤的人的图像，并将其标记为“危险”。在这种情况下，孩子会在例子的帮助下理解而不是玩火。它是归纳机器学习的形式。教同样事情的另一种方法是让孩子玩火，然后等着看会发生什么。
3、数据挖掘和机器学习有什么区别？
数据挖掘可以描述为结构化数据试图抽象知识或有趣的未知模式的过程。在此过程中，使用机器学习算法。机器学习代表了算法的研究、设计和开发，这些算法为处理器提供了无需明确编程的学习能力。
4、机器学习中的过拟合是什么？
当统计模型描述随机误差或噪声而不是潜在关系时，可以在机器学习中看到过度拟合。当模型过于复杂时，通常会观察到过度拟合。这是因为有太多关于训练数据类型数量的参数。该模型表现不佳，已经过拟合。
5、为什么会出现过拟合？
当用于训练模型的标准不符合用于判断模型效率的标准时，就会出现过拟合的可能性。
6、避免过拟合的方法是什么？
当我们有一个小数据集并且模型试图从中学习时，就会发生过度拟合。通过使用大量数据，可以避免过度拟合。但是，如果我们有一个小型数据库并且被迫基于它构建模型，那么我们可以使用一种称为交叉验证的技术。在这种方法中，通常给模型一个已知数据的数据集，在该数据集上运行训练数据集，以及对模型进行测试的未知数据的数据集。交叉验证的主要目的是定义一个数据集以在训练阶段“测试”模型。如果有足够的数据，则使用“等渗回归”来防止过度拟合。
7、有监督和无监督机器学习有什么区别？
在监督机器学习中，机器使用标记数据进行训练。然后将一个新的数据集输入到学习模型中，以便该算法通过分析标记数据来提供积极的结果。例如，我们首先需要标记在执行分类时训练模型所必需的数据。在无监督机器学习中，机器没有使用标记数据进行训练，而是让算法在没有任何相应输出变量的情况下做出决策。
8、机器学习与深度学习有何不同？
机器学习是关于用于解析数据、从数据中学习，然后应用所学知识做出明智决策的算法。深度学习是机器学习的一部分，它受到人脑结构的启发，在特征检测中特别有用。
9、KNN 与 k-means 有什么区别？
KNN 或 K 最近邻是用于分类目的的监督算法。在 K
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