想在2025年拿下心儀的機器學習崗位Offer？光靠背定義還不夠，你還需深入理解原理。面試官其實不在乎你懂不懂，而是想看看你的實戰能力。今天，我們就來一起深入探討這份“2025年最硬核的20道機器學習面試題”，幫你從容應對大廠的靈魂拷問。

第一部分：夯實基礎，從核心概念說起

1. 聚類算法，它到底能干啥？

聚類算法的核心思想就是把相似的數據點歸為一類。在實際生活中，它有著非常廣泛的應用，比如：

• 客戶細分：電商平臺通過分析用戶的購買行為，將客戶分成不同的群體，從而實現精準營銷。
• 推薦系統：根據用戶過去的行為和興趣，將他們歸入某個群體，然后推薦該群體中其他人喜歡的商品或內容，這就是我們刷視頻、聽音樂時常見的個性化推薦。
• 異常檢測：通過對正常數據進行聚類，可以輕松識別出那些不屬于任何類別的“異常點”，比如金融領域的欺詐交易或制造業中的次品。

2. 怎么才能找到“最佳”的聚類數？

找到最合適的聚類數，是聚類算法成功的關鍵。常用的方法包括：

• 肘部法則（Elbow Method）：通過觀察“簇內平方和”（WCSS）曲線，找到曲線開始明顯變平的“肘部”，這個點通常就是最佳的聚類數。
• 輪廓系數（Silhouette Score）：衡量一個數據點和它所在簇的相似度，以及和最近的相鄰簇的差異度。輪廓系數越高，說明聚類效果越好。
• Gap Statistic：通過將聚類結果與隨機數據進行比較，從而找到最合適的聚類數量。

3. 特征工程，是模型成功的“幕后英雄”

特征工程，簡單來說，就是通過創造或轉換現有數據，來幫助模型更好地理解和學習數據中的潛在模式。它能顯著提升模型的預測能力和可解釋性。例如，在預測房價時，我們可以通過已有的面積、臥室數等信息，創造出“每平米價格”這樣的新特征，讓模型更容易捕捉到關鍵因素。

第二部分：避坑指南，解決常見問題

4. 什么叫“過擬合”，以及如何避免？

過擬合就像是學生死記硬背了一套習題集，對這套題了如指掌，但一遇到新題型就傻眼了。在機器學習中，就是模型在訓練集上表現得過于完美，以至于把數據中的“噪聲”也學了進去，導致對新數據的泛化能力很差。

為了避免過擬合，我們可以采取多種策略：

• 提前停止（Early stopping）：在模型驗證集的性能不再提升時，就停止訓練。
• 正則化：通過L1或L2正則化等技術，對復雜的模型進行懲罰，使其變得更簡單。
• 交叉驗證：使用不同的數據子集來訓練和評估模型，確保模型的穩健性。
• 增加數據量：數據越多，模型越不容易陷入過擬合。

5. 為什么分類任務不能用線性回歸？

線性回歸輸出的是連續、沒有邊界的值，而分類任務需要的是離散、有邊界的結果。如果強行用線性回歸，它可能會輸出類似0.7這樣的值，這很難直接映射到具體的類別上，容易導致錯誤的預測。相比之下，邏輯回歸則會輸出一個介于0到1之間的概率值，這更適合分類任務。

6. 為什么要進行數據歸一化？

在機器學習中，如果不同特征的數值范圍相差懸殊，比如一個特征是1-100，另一個是1-100000，那么在訓練過程中，數值范圍大的特征會“喧賓奪主”，主導整個模型。歸一化就是把所有特征都縮放到一個標準的范圍內（通常是0到1），確保每個特征對模型的影響都是公平的，從而加速收斂，讓訓練過程更穩定高效。

7. 精確率（Precision）和召回率（Recall）的區別

• 精確率：衡量的是模型預測為正例的結果中，有多少是真正的正例。當誤報的代價很高時（比如把健康的人誤診為病人），精確率就顯得尤為重要。
• 召回率：衡量的是所有真正的正例中，有多少被模型成功找了出來。當漏報的代價很高時（比如漏掉一個真正的病人），召回率就更重要。

8. 上采樣（Upsampling）和下采樣（Downsampling）

這兩個是處理不平衡數據集的常用方法：

• 上采樣：當少數類樣本太少時，通過復制或生成新數據來增加其數量，以平衡數據集。例如，在數據泄漏檢測中，如果欺詐案例很少，我們就可以用上采樣來增加這些案例。
• 下采樣：當多數類樣本太多時，隨機減少其數量，以匹配少數類樣本。這個方法可能會導致部分信息丟失。

9. 什么叫“數據泄漏”，怎么識別？

數據泄漏是指在訓練模型時，不小心使用了來自測試集或未來數據的信息，導致模型在訓練時表現極好，但在真實應用中卻慘不忍睹。數據泄漏的識別，可以通過檢查特征與目標變量之間是否存在不該有的高相關性。例如，如果你的模型是用未來的銷售數據來預測今天的用戶行為，那這就是典型的數據泄漏。

10. 解釋一下“分類報告”及其包含的指標

分類報告（Classification Report）是用來總結分類模型性能的工具，它包含以下核心指標：

• 精確率（Precision）：積極預測的準確性。
• 召回率（Recall）：模型找到所有積極實例的能力。
• F1-Score：精確率和召回率的調和平均值。
• 支持度（Support）：每個類別實際出現的次數。
• 準確率（Accuracy）：整體預測的正確率。
• 宏平均（Macro Average）：對所有類別進行平均，不考慮類別數量。
• 加權平均（Weighted Average）：按類別數量進行加權平均。

第三部分：深入理解，面試官的高級考點

11. 隨機森林回歸器的哪些超參數可以避免過擬合？

隨機森林是強大的集成學習模型，但如果超參數設置不當，也可能出現過擬合。以下超參數可以有效控制模型的復雜性：

• ??max_depth??：限制每棵決策樹的最大深度，避免模型過于復雜。
• ??n_estimators??：森林中決策樹的數量。
• ??min_samples_split??：分裂內部節點所需的最小樣本數。
• ??max_leaf_nodes??：限制葉子節點的數量。

12. 偏差-方差權衡，你理解嗎？

偏差-方差權衡，就是要找到一個平衡點：

• 偏差（Bias）：模型過于簡單，無法捕捉數據中的復雜模式，導致欠擬合。
• 方差（Variance）：模型過于復雜，對訓練數據中的噪聲過于敏感，導致過擬合。

好的模型，應該同時擁有較低的偏差和較低的方差。

13. 訓練集-測試集劃分，一定得是80:20嗎？

不一定！80:20只是一個常用的經驗法則，但它并非鐵律。這個比例取決于你的數據集大小和復雜度。

• 70:30：對于擁有海量數據的項目來說，這種劃分方式也能確保有足夠的數據進行訓練和驗證。
• 90:10：當數據非常稀缺時，為了讓模型能從更多數據中學習，這種劃分方式更常見。

關鍵在于找到一個平衡點，讓訓練集足以讓模型學習，測試集足以讓模型得到有效驗證。

14. 什么是主成分分析（PCA）？

主成分分析（PCA）是一種降維技術，它能將高維數據轉換到低維空間，同時盡可能保留原始數據中的大部分方差。它的主要作用就是降低數據的復雜度，便于可視化和模型訓練。

15. 什么是一次性學習（One-shot learning）？

一次性學習是一種機器學習技術，它能讓模型僅通過一個或極少量的示例就能識別出新的模式。比如在人臉識別中，模型只需看一張某個人的照片，就能在之后的所有圖片中認出這個人。這種方法特別適用于那些難以獲取大量訓練數據的場景。

第四部分：硬核技術，大廠面試的“必殺技”

16. 曼哈頓距離和歐氏距離有什么區別？

• 曼哈頓距離（Manhattan Distance）：計算的是坐標軸上的絕對差之和，就像在城市里走方格路線。
• 歐氏距離（Euclidean Distance）：計算的是兩點之間的直線距離，就像空中飛行。

它們都是用來衡量數據點距離的，但歐氏距離在聚類算法中更常用。

17. One-hot Encoding 和 Ordinal Encoding 的區別？

• One-hot Encoding：為每個類別創建一個二進制列（0或1），用來表示該類別的存在與否。它適用于沒有順序關系的分類特征。
• Ordinal Encoding：根據類別的順序或等級，為每個類別分配一個數值。它適用于有順序關系的分類特征。

18. 怎么用混淆矩陣（Confusion Matrix）評估模型？

混淆矩陣是評估分類模型性能的關鍵工具，它將模型的預測結果與實際標簽進行對比，包含以下四個核心指標：

• **True Positives (TP)**：正確預測為正例的數量。
• **False Positives (FP)**：錯誤預測為正例的數量（誤報）。
• **True Negatives (TN)**：正確預測為負例的數量。
• **False Negatives (FN)**：錯誤預測為負例的數量（漏報）。

通過這些值，我們可以計算出前面提到的精確率、召回率、F1-Score等重要指標。

19. 解釋一下 SVM 的工作原理

支持向量機（SVM）是一種強大的分類算法。它的核心思想是找到一個“最佳超平面”，將不同類別的數據點分隔開來，并且讓這個超平面與最近的數據點（也就是“支持向量”）之間的距離最大化。對于非線性問題，SVM還可以通過核函數將數據映射到更高維度空間，從而實現線性可分。

20. k-means 和 k-means++ 算法有什么不同？

• k-means：初始聚類中心是隨機選擇的，這可能導致聚類效果不穩定，或者收斂速度慢。
• **k-means++**：對初始聚類中心的選取進行了優化，它會先隨機選一個點作為中心，然后以一定概率選擇距離現有中心最遠的點作為下一個中心。這種方式能讓初始中心分布更合理，從而提高聚類效果和收斂速度。

總結與展望

以上我們梳理了完整的20道機器學習面試題。這些問題涵蓋了從基礎的聚類算法、特征工程，到過擬合、數據泄漏等常見問題，再到偏差-方差權衡、PCA、SVM等高級概念。

掌握了這些知識點，你將不僅僅是“知道”它們，而是真正“理解”并能“應用”它們。希望這份指南能幫助你在面試中脫穎而出，順利進入心儀的大廠！

本文轉載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯