机器学习工程师的经典面试题

作为机器学习工程师，面试官通常会问一些经典的机器学习和数据科学问题，以下是一些常见的面试题：

1. 介绍一下机器学习的主要分类。

2. 什么是过拟合和欠拟合？如何解决这两个问题？

3. 什么是交叉验证？为什么要使用交叉验证？

4. 介绍一下常用的机器学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习。

5. 什么是特征工程？在机器学习中为什么特征工程很重要？

6. 介绍一下常用的评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1 值等。

7. 什么是深度学习？它与传统机器学习有什么区别？

8. 什么是神经网络？它的工作原理是什么？

9. 介绍一下常用的神经网络结构，如全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

10. 什么是梯度下降算法？它在机器学习中的作用是什么？

11. 什么是正则化？为什么要使用正则化技术？

12. 如何处理缺失值和异常值？

13. 什么是维度灾难？如何解决维度灾难问题？

14. 介绍一下主成分分析（PCA）和在机器学习中的应用。

15. 什么是自然语言处理（NLP）？常用的 NLP 技术有哪些？

16. 什么是推荐系统？介绍一下常用的推荐算法。

以上是一些常见的机器学习工程师面试题，希望对你有所帮助。在面试准备过程中，建议多练习编程和实战项目，加深对这些概念的理解和应用能力。祝你面试顺利！