什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，通过构建和训练模型，使计算机系统能够从数据中学习和改进而无需明确编程。

常见的机器学习算法有哪些？

常见的机器学习算法包括：

• 监督学习：包括决策树、支持向量机、逻辑回归等。
• 无监督学习：包括K均值聚类、主成分分析等。
• 强化学习：如Q学习、深度强化学习。

机器学习的评估指标有哪些？

在评估机器学习模型时，常用的指标包括：

• 准确率
• 精确率
• 召回率
• F1值
• ROC曲线
• AUC值

什么是过拟合和欠拟合？如何解决？

过拟合是模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差；欠拟合则是模型无法在训练数据上获得足够的准确性。

解决过拟合的方法包括数据清洗、增加训练数据、正则化等；解决欠拟合的方法包括增加模型复杂度、减小正则化参数等。

什么是交叉验证？

交叉验证是将数据集划分为K个子集，每次使用其中K-1个子集作为训练集，剩余的一个子集作为验证集，轮流进行K次训练和验证，最终取平均值作为模型的评估结果。

如何选择合适的机器学习模型？

选择合适的机器学习模型需要考虑数据的特征、样本量、问题类型等因素。一般来说，可以先尝试简单的模型，再逐步尝试更复杂的模型，根据实际效果选择最适合的模型。

结语

通过本文的介绍，希望能帮助读者更好地了解机器学习面试中常见的问题，为自己的面试提供更好的准备。感谢您的阅读！