器学习面试问题是数据科学面试的重要组成部分，也是你成为数据科学家的必经之路。我将这份机器学习面试问答指南分为几类，以便你更容易找到与机器学习相关的信息。
与理论/算法相关的问题
监督机器学习和无监督机器学习有什么区别？
监督学习需要 电话号码库 使用带标签的数据进行训练。例如，为了进行分类（一项监督学习任务），你首先需要标记用于训练模型的数据，以便将数据分类到带标签的组中。而无监督学习则不同，它不需要明确地标记数据。
偏差和方差之间的权衡是什么？
偏差是由于您使用的学习算法中过于简单的假设而导致的错误，这可能导致模型对您的数据拟合不足，并使模型难以给出准确的预测。
另一方面，方差是由于学习算法过于复杂而导致的误差。由于这种复杂性，算法对高变异度非常敏感，这可能导致模型过拟合数据。此外，训练数据中会携带过多的噪声，导致模型无法发挥作用。
偏差本质上是通过添加偏差、方差以及由于底层数据集中的噪声而产生的一些不可约误差来分解 任何算法的学 Megafon 提供的网速是多少？ 习误差。本质上，如果你使模型变得更复杂并添加更多变量，你会损失偏差但会增加一些方差——为了获得最佳的误差减少量，。你肯定不希望你的模型中出现高偏差或高方差。
KNN 与 K 均值聚类有何不同？
两者之间的关键区别在于，K 最近邻是一种监督分类算法，而 K 均值是一种无监督聚类算法。虽然乍一看，两者的流程可能相似，但真正的含义是，为了使 K 最近邻算法发挥作用，你需要 邮寄线索有标记数据，并希望将未标记的点归类到这些数据中。在 K 均值聚类中，它只需要一组未标记的点和一个阈值。该算法将获取这些未标记的数据，并通过计算不同点之间距离的平均值来学习如何将它们聚类成组。