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本文介绍机器学习面试的两类专业问题——一些基础知识、特征工程。在面试数据分析、算法等岗位的时候均为高频题目。强烈建议收藏起来，一道题一道题地深入研究！

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一、基本概念

• 简述解决一个机器学习问题时，你的流程是怎样的?
• 损失函数是什么，如何定义合理的损失函数?
• 回归模型和分类模型常用损失函数有哪些?各有什么优缺点
• 什么是结构误差和经验误差?训练模型的时候如何判断已经达到最优?
• 模型的“泛化”能力是指?如何提升模型泛化能力?
• 如何选择合适的模型评估指标?AUC、精准度、召回率、F1值都是什么?如何计算?有什么优缺点?
• 什么是混淆矩阵?
• ROC曲线如何绘制?相比P-R曲线有什么特点?
• 如何评判模型是过拟合还是欠拟合?遇到过拟合或欠拟合时，你是如何解决?
• 你是如何针对应用场景选择合适的模型?
• 如何选择模型中的超参数?有什么方法，并说说其优劣点误差分析是什么?你是如何进行误差分析?
• 你是如何理解模型的偏差和方差?什么样的情况是高偏差，什么情况是高方差?
• 出现高偏差或者高方差的时候你有什么优化策略?
• 奥卡姆剃刀定律是什么?对机器学习模型优化有何启发?举例说明

二、经典机器学习——特征工程

• 你是怎样理解“特征”?
• 给定场景和问题，你如何设计特征?(特征工程方法论)
• 开发特征时候做如何做数据探索，怎样选择有用的特征?你是如何做数据清洗的?举例说明
• 如何发现数据中的异常值，你是如何处理?缺失值如何处理?对于数值类型数据，你会怎样处理?为什么要做归一化?归一化有哪些方法?离散化有哪些方法，离散化和归一化有哪些优缺点?
• 标准化和归一化异同?
• 你是如何处理CTR类特征?
• 讲解贝叶斯平滑原理?以及如何训练得到平滑参数类别型数据你是如何处理的?比如游戏品类，地域，设备序号编码、one-hot编码9、二进制编码都是什么?适合怎样的类别型数据?时间类型数据你的处理方法是什么?原因?你怎样理解组合特征?举个例子，并说明它和单特征有啥区别如何处理高维组合特征?比如用户ID和内容ID?如何理解笛卡尔积、外积、内积?
• 文本数据你会如何处理?
• 文本特征表示有哪些模型?他们的优缺点都是什么?
• 讲解TF-IDF原理只，它有什么优点和缺点?针对它的缺点，你有什么优化思路?
• N-gram算法是什么?有什么优缺点?
• 讲解一下word2vec工作原理?损失函数是什么?
• 讲解一下LDA模型原理和训练过程?
• Word2vec和LDA两个模型有什么区别和联系?
• Skin-gram&和cbow有何异同?
• 图像数据如何处理?有哪些常用的图像特征提取方法你是怎样做特征选择的?
• 卡方检验、信息值(IV)、VOE都是如何计算?计算特征之间的相关性方法有哪些?有什么优缺点

总结

本文主要介绍了在机器学习的面试环节可能出现的部分问题，内容很多，非常扎实，建议督导这里的朋友三联起来，反复学习直到彻底掌握！

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