大厂面试官最爱问的20个机器学习核心问题，别再背概念了，这篇全是实战干货！ 原创

想在2025年拿下心仪的机器学习岗位Offer？光靠背定义还不够，你还需深入理解原理。面试官其实不在乎你懂不懂，而是想看看你的实战能力。今天，我们就来一起深入探讨这份“2025年最硬核的20道机器学习面试题”，帮你从容应对大厂的灵魂拷问。

第一部分：夯实基础，从核心概念说起

1. 聚类算法，它到底能干啥？

聚类算法的核心思想就是把相似的数据点归为一类。在实际生活中，它有着非常广泛的应用，比如：

• 客户细分：电商平台通过分析用户的购买行为，将客户分成不同的群体，从而实现精准营销。
• 推荐系统：根据用户过去的行为和兴趣，将他们归入某个群体，然后推荐该群体中其他人喜欢的商品或内容，这就是我们刷视频、听音乐时常见的个性化推荐。
• 异常检测：通过对正常数据进行聚类，可以轻松识别出那些不属于任何类别的“异常点”，比如金融领域的欺诈交易或制造业中的次品。

2. 怎么才能找到“最佳”的聚类数？

找到最合适的聚类数，是聚类算法成功的关键。常用的方法包括：

• 肘部法则（Elbow Method）：通过观察“簇内平方和”（WCSS）曲线，找到曲线开始明显变平的“肘部”，这个点通常就是最佳的聚类数。
• 轮廓系数（Silhouette Score）：衡量一个数据点和它所在簇的相似度，以及和最近的相邻簇的差异度。轮廓系数越高，说明聚类效果越好。
• Gap Statistic：通过将聚类结果与随机数据进行比较，从而找到最合适的聚类数量。

3. 特征工程，是模型成功的“幕后英雄”

特征工程，简单来说，就是通过创造或转换现有数据，来帮助模型更好地理解和学习数据中的潜在模式。它能显著提升模型的预测能力和可解释性。例如，在预测房价时，我们可以通过已有的面积、卧室数等信息，创造出“每平米价格”这样的新特征，让模型更容易捕捉到关键因素。

第二部分：避坑指南，解决常见问题

4. 什么叫“过拟合”，以及如何避免？

过拟合就像是学生死记硬背了一套习题集，对这套题了如指掌，但一遇到新题型就傻眼了。在机器学习中，就是模型在训练集上表现得过于完美，以至于把数据中的“噪声”也学了进去，导致对新数据的泛化能力很差。

为了避免过拟合，我们可以采取多种策略：

• 提前停止（Early stopping）：在模型验证集的性能不再提升时，就停止训练。
• 正则化：通过L1或L2正则化等技术，对复杂的模型进行惩罚，使其变得更简单。
• 交叉验证：使用不同的数据子集来训练和评估模型，确保模型的稳健性。
• 增加数据量：数据越多，模型越不容易陷入过拟合。

5. 为什么分类任务不能用线性回归？

线性回归输出的是连续、没有边界的值，而分类任务需要的是离散、有边界的结果。如果强行用线性回归，它可能会输出类似0.7这样的值，这很难直接映射到具体的类别上，容易导致错误的预测。相比之下，逻辑回归则会输出一个介于0到1之间的概率值，这更适合分类任务。

6. 为什么要进行数据归一化？

在机器学习中，如果不同特征的数值范围相差悬殊，比如一个特征是1-100，另一个是1-100000，那么在训练过程中，数值范围大的特征会“喧宾夺主”，主导整个模型。归一化就是把所有特征都缩放到一个标准的范围内（通常是0到1），确保每个特征对模型的影响都是公平的，从而加速收敛，让训练过程更稳定高效。

7. 精确率（Precision）和召回率（Recall）的区别

• 精确率：衡量的是模型预测为正例的结果中，有多少是真正的正例。当误报的代价很高时（比如把健康的人误诊为病人），精确率就显得尤为重要。
• 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来。当漏报的代价很高时（比如漏掉一个真正的病人），召回率就更重要。

8. 上采样（Upsampling）和下采样（Downsampling）

这两个是处理不平衡数据集的常用方法：

• 上采样：当少数类样本太少时，通过复制或生成新数据来增加其数量，以平衡数据集。例如，在数据泄漏检测中，如果欺诈案例很少，我们就可以用上采样来增加这些案例。
• 下采样：当多数类样本太多时，随机减少其数量，以匹配少数类样本。这个方法可能会导致部分信息丢失。

9. 什么叫“数据泄漏”，怎么识别？

数据泄漏是指在训练模型时，不小心使用了来自测试集或未来数据的信息，导致模型在训练时表现极好，但在真实应用中却惨不忍睹。数据泄漏的识别，可以通过检查特征与目标变量之间是否存在不该有的高相关性。例如，如果你的模型是用未来的销售数据来预测今天的用户行为，那这就是典型的数据泄漏。

10. 解释一下“分类报告”及其包含的指标

分类报告（Classification Report）是用来总结分类模型性能的工具，它包含以下核心指标：

• 精确率（Precision）：积极预测的准确性。
• 召回率（Recall）：模型找到所有积极实例的能力。
• F1-Score：精确率和召回率的调和平均值。
• 支持度（Support）：每个类别实际出现的次数。
• 准确率（Accuracy）：整体预测的正确率。
• 宏平均（Macro Average）：对所有类别进行平均，不考虑类别数量。
• 加权平均（Weighted Average）：按类别数量进行加权平均。

第三部分：深入理解，面试官的高级考点

11. 随机森林回归器的哪些超参数可以避免过拟合？

随机森林是强大的集成学习模型，但如果超参数设置不当，也可能出现过拟合。以下超参数可以有效控制模型的复杂性：

• ​​max_depth​​：限制每棵决策树的最大深度，避免模型过于复杂。
• ​​n_estimators​​：森林中决策树的数量。
• ​​min_samples_split​​：分裂内部节点所需的最小样本数。
• ​​max_leaf_nodes​​：限制叶子节点的数量。

12. 偏差-方差权衡，你理解吗？

偏差-方差权衡，就是要找到一个平衡点：

• 偏差（Bias）：模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂模式，导致欠拟合。
• 方差（Variance）：模型过于复杂，对训练数据中的噪声过于敏感，导致过拟合。

好的模型，应该同时拥有较低的偏差和较低的方差。

13. 训练集-测试集划分，一定得是80:20吗？

不一定！80:20只是一个常用的经验法则，但它并非铁律。这个比例取决于你的数据集大小和复杂度。

• 70:30：对于拥有海量数据的项目来说，这种划分方式也能确保有足够的数据进行训练和验证。
• 90:10：当数据非常稀缺时，为了让模型能从更多数据中学习，这种划分方式更常见。

关键在于找到一个平衡点，让训练集足以让模型学习，测试集足以让模型得到有效验证。

14. 什么是主成分分析（PCA）？

主成分分析（PCA）是一种降维技术，它能将高维数据转换到低维空间，同时尽可能保留原始数据中的大部分方差。它的主要作用就是降低数据的复杂度，便于可视化和模型训练。

15. 什么是一次性学习（One-shot learning）？

一次性学习是一种机器学习技术，它能让模型仅通过一个或极少量的示例就能识别出新的模式。比如在人脸识别中，模型只需看一张某个人的照片，就能在之后的所有图片中认出这个人。这种方法特别适用于那些难以获取大量训练数据的场景。

第四部分：硬核技术，大厂面试的“必杀技”

16. 曼哈顿距离和欧氏距离有什么区别？

• 曼哈顿距离（Manhattan Distance）：计算的是坐标轴上的绝对差之和，就像在城市里走方格路线。
• 欧氏距离（Euclidean Distance）：计算的是两点之间的直线距离，就像空中飞行。

它们都是用来衡量数据点距离的，但欧氏距离在聚类算法中更常用。

17. One-hot Encoding 和 Ordinal Encoding 的区别？

• One-hot Encoding：为每个类别创建一个二进制列（0或1），用来表示该类别的存在与否。它适用于没有顺序关系的分类特征。
• Ordinal Encoding：根据类别的顺序或等级，为每个类别分配一个数值。它适用于有顺序关系的分类特征。

18. 怎么用混淆矩阵（Confusion Matrix）评估模型？

混淆矩阵是评估分类模型性能的关键工具，它将模型的预测结果与实际标签进行对比，包含以下四个核心指标：

• **True Positives (TP)**：正确预测为正例的数量。
• **False Positives (FP)**：错误预测为正例的数量（误报）。
• **True Negatives (TN)**：正确预测为负例的数量。
• **False Negatives (FN)**：错误预测为负例的数量（漏报）。

通过这些值，我们可以计算出前面提到的精确率、召回率、F1-Score等重要指标。

19. 解释一下 SVM 的工作原理

支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法。它的核心思想是找到一个“最佳超平面”，将不同类别的数据点分隔开来，并且让这个超平面与最近的数据点（也就是“支持向量”）之间的距离最大化。对于非线性问题，SVM还可以通过核函数将数据映射到更高维度空间，从而实现线性可分。

20. k-means 和 k-means++ 算法有什么不同？

• k-means：初始聚类中心是随机选择的，这可能导致聚类效果不稳定，或者收敛速度慢。
• **k-means++**：对初始聚类中心的选取进行了优化，它会先随机选一个点作为中心，然后以一定概率选择距离现有中心最远的点作为下一个中心。这种方式能让初始中心分布更合理，从而提高聚类效果和收敛速度。

总结与展望

以上我们梳理了完整的20道机器学习面试题。这些问题涵盖了从基础的聚类算法、特征工程，到过拟合、数据泄漏等常见问题，再到偏差-方差权衡、PCA、SVM等高级概念。

掌握了这些知识点，你将不仅仅是“知道”它们，而是真正“理解”并能“应用”它们。希望这份指南能帮助你在面试中脱颖而出，顺利进入心仪的大厂！

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯