算法基础：

1.有一个具有缺失值的数据集，其沿着中位数的1个标准偏差扩散。有多少数据不受影响？

答： 因为，数据分布在中位数，我们假设它是正态分布。
我们知道，在正态分布中，约68％的数据位于与平均值(or mode, median)1个标准差，这使得大约有32％的数据不受影响。因此，约32％的数据不会受到缺失值的影响。

2.为什么Naive Bayes是‘朴素’的？

答： 因为它假设数据集中的所有特征是同等重要的，并且相互独立。

3.在Naive Bayes算法下，解释先验概率、似然性、边际似然性？P(Y|X)

答：
先验概率P(X)：是因变量在数据集中的比例。没有进步一信息的情况下，这是对类别的最接近的猜想。例如：在数据集中，因变量是二进制(1和0)。1(垃圾邮件)的比例为70％，0(非垃圾邮件)的比例为30％。因此，我们可以估计有70％的可能性将任何新电子邮件归类为垃圾邮件。
似然性P(Y|X)：Likelihood是在给定的其他变量存在下将给定观测值分类为1的概率。例如：在以前的垃圾短信中使用“免费”一词的可能性是可能的。
边际似然性：Marginal likelihood是，“免费”一词在任何消息中使用的概率，P(Y|X1) + P(Y|X2) + P(Y|X3) + ... + P(Y|XN);

4.k-NN与k-Means聚类有什么不同？

答：kmeans是无监督的，而kNN是有监督的。kmeans是聚类算法，而kNN是一种分类（回归）算法。
kmeans算法：将数据集划分为簇，并且簇中的点是同类的并且彼此接近。该算法试图在这些簇之间保持足够的可分离性。由于无监督的性质，簇没有标签。
kNN算法：试图基于其k个邻居对未标记的实例进行分类。kNN也属于“懒惰学习”。因此，它不使用训练数据对未知数据集进行分类。

5.TPR和Recall有什么关系？

答：TPR就是Recall。TPR = Recall = TP/(TP + FN), FPR = FP/(FP + TN)。
TPR：将正样本划分为正样本的概率；
FPR：将负样本划分为正样本的概率；

6.在处理数据集时，如何选择重要变量？解释你的方法。

答：
1). 在选择重要变量之前删除相关变量（PCA之前也要做）;
2). L1正则化技术；
3). 测量可用特征集的信息增益，并相应地选择top-n；
4). 使用随机森林，Xgboost，绘制变量重要性图表；
5). 使用线性回归并根据p值选择变量；

7.协方差和相关性有什么区别？

答：相关性是协方差的标准化形式。
协方差很难比较。例如：如果我们计算工资（$）和年龄（年）的协方差，我们将得到不同的协方差，因为它们具有不等的尺度而无法进行比较。为了对抗这种情况，我们计算相关性以获得介于-1和1之间的值，而不管它们各自的比例。

8.两者都是基于树的算法，随机森林与GBM有何不同？

答：随机森林是bagging策略，而GBM是boosting。
Bagging：使用随机采样，将数据集分成n个样本集。然后每个模型使用独立的学习算法，在所有样本上构建模型。之后，使用投票或平均来组合结果预测。Bagging是并行的。
Boosting：算法每一轮结束，给误分类的样本赋予更高的权重，以便于他们在下一轮能够被纠正。算法一直执行，直到达到预定步数或达到预定的准确度为止。
- a. 随机森林通过降低方差，来提高模型的准确度。树之间是不相关的，使方差减少程度最大化；
- b. GBM通过降低模型中的偏差和方差，来提高模型的精度；

9.运行二分类树算法很容易。您知道树分裂是如何发生的，即树如何决定在根节点和后续节点分割哪个变量？

答：可以通过“信息增益”，“信息增益率”，“Gini指数”来决定根节点的分割变量。选择能让子节点纯度最高的属性作为切分变量。
ID3: g(D,A) = H(D) - H(D|A)
C4.5: gr(D,A) = g(D,A) / HA(D)
CART: gini(p) = ∑pk(1-pk) = 1 - ∑pk^2

10.考虑到众多的机器学习算法，给定一个数据集，您如何决定使用哪一个？

答：机器学习算法的选择完全取决于数据类型。
1. 如果给出的数据集具有线性，则线性回归将是最佳算法;
2. 如果您决定使用图像，音频，那么神经网络将帮助您构建一个强大的模型;
3. 如果数据包含非线性相互作用，那么应该选择boosting或bagging算法;
4. 如果业务需求是构建可以部署的模型，那么我们将使用回归或决策树模型（易于解释和解释）而不是像SVM，GBM等黑盒算法。

线性 or 非线性：

1.在处理时间序列数据时，如何构建高精度模型？您从决策树算法开始，因为您知道它在各种数据上都能很好地工作。之后，您尝试了时间序列回归模型，并且比决策树模型具有更高的准确性。这会发生吗？为什么？

答： 因为时间序列数据具有线性关系，而决策树更适合处理具有非线性关系的数据，不能很好地处理线性关系。
时间序列数据已知具有线性。另一方面，决策树算法是能够最好地检测非线性相互作用的。决策树之所以不能提供robust的预测，是因为它不能像回归模型一样很好的映射出线性关系。因此，我们知道，在给定数据集满足线性假设的条件下，一个线性的回归模型可以提供稳健的预测结果。

2.在分析模型后，您的经理已经告知您的回归模型正在遭受多重共线性。你该如何检查这个问题？在不丢失任何信息的情况下，可以构建更好的模型吗？

答：为了检查多重共线性，可以计算方差膨胀因子来检查多重共线性的存在，或者使用相关矩阵来识别变量之间的相关性【设阈值】。
我们可以创建一个相关矩阵来识别和删除相关性超过75％的变量（确定阈值是主观的）。另外，我们可以使用计算VIF（方差膨胀因子）来检查多重共线性的存在。
VIF <= 4，表明没有多重共线性；
VIF >= 10，表示存在严重的多重共线性；
此外，我们可以使用容差作为多重共线性的指标。
但是，删除相关变量可能会导致信息丢失。为了保留这些变量，我们可以使用带惩罚项的回归模型，如Ridge或Lasso回归。此外，我们可以在相关变量中添加一些随机噪声，以使变量彼此不同。但是，添加噪声可能会影响预测精度，因此应谨慎使用此方法。

3.如果特征维度大于样本数，为什么最小二乘不适用？哪种技术最好用？为什么？

答：在高维数据中，我们不能使用经典回归技术，因为它们的假设往往会不成立【存在完全共线性，多重共线性问题】。
我们不能再计算唯一的最小二乘系数估计，方差变为无穷大，因此“普通最小二乘法”无法使用。
为了对抗这种情况，我们可以使用像Lasso，LARS，Ridge这样的惩罚回归方法，它可以缩小系数以减少方差。准确地说，Ridge Regression在最小二乘估计具有较高方差的情况下效果最佳。

数据降维：

1.您将获得一个包含1000列和100万行的训练数据集。数据集基于分类问题。经理要求您减少此数据的维度，以便减少模型计算时间。您的机器有内存限制。你会怎么做？(你可以自由地做出实际的假设)

答： 在有限的记忆机器上处理高维数据是一项艰巨的任务，你的面试官会充分意识到这一点。以下是可用于解决此类情况的方法：
1. 由于我们有较低的RAM，我们应该关闭我们机器中的所有其他应用程序；
2. 对数据集进行随机抽样，创建一个较小的数据集；
3. 数据降维，我们可以分离数值和分类变量，并删除具有相关性的变量。
a. 对于数值变量，我们将使用相关性；
b. 对于类别变量，我们将使用卡方检验；
4. 使用PCA选择可以解释数据集中最大方差的主成分【方差最大的方向】；
5. 使用在线学习算法进行预测，例如Vowpal Wabbit；
6. 使用随机梯度下降SGD；
7. 应用我们的业务理解来估计所有的预测因子都会影响的响应变量。但是，这是一种直观的方法，未能识别有用的预测因子可能会导致信息的重大损失；

2.数据集包含许多变量，其中一些变量高度相关且您对此有所了解。您的经理要求您运行PCA。你会先删除相关变量吗？为什么？

答： 丢弃相关变量对PCA有显著的影响。因为在相关变量的存在下，由特定成分解释的方差会膨胀。
例如：在数据集中有3个变量，其中2个变量是相关的。如果在这个数据集上运行PCA，第一主分量将表现两倍的方差（相比于删去相关变量的数据集）。
此外，增加相关变量，使PCA将更加关注这些变量，这是误导性的。

过拟合处理：

1.你的模型正遭受低偏差和高方差。您应该使用哪种算法来解决它？为什么？

答： 低偏差、高方差说明模型在训练数据上产生了过拟合的现象，模型泛化能力很差。
在这种情况下，我们可以使用bagging算法(如随机森林)来解决高方差的问题。Bagging方法通过重复随机采样，将一个数据集分割成多个子集，然后，单个学习算法使用这些子集生成一组模型。之后，使用投票（分类）或平均（回归）方法来组合模型预测。
此外，为了处理高方差，可以通过以下几种方式：
1. 使用regularization正则化技术，使较高的模型参数受到惩罚，降低模型复杂性【避免过拟合】；
2. 对数据降维，可能是数据维度太高，模型无法找到有用的特征；

*基于偏差的误差*：所谓基于偏差的误差是，我们模型预期的预测与我们将要预测的真实值之间的差值。偏差是用来衡量我们的模型的预测同真实值的差异。
*基于方差的误差*：基于方差的误差描述了一个模型对给定的数据进行预测的可变性。比如，当你多次重复构建完整模型的进程时，方差是，在预测模型的不同关系间变化的多少。
- 方差：是形容数据分散程度的，算是“无监督的”，客观的指标；
- 偏差：形容数据跟我们期望的中心差得有多远，算是“有监督的”，有人的知识参与的指标。
- 越复杂的模型偏差越小，而方差越大。

2.你现在急于建立一个高精度的模型。因此，您构建了5个GBM模型，认为增强算法可以达到预期目标。不幸的是，这些模型的表现都不如基线分数。最后，您决定将这些模型组合在一起。虽然，已知整体模型会恢复高精度，但您很遗憾。你在哪里错过的？

答： 模型之间可能存在相关性，所有模型对分类提供了相同的信息，导致准确率没有提升。
正如我们所知，集成学习是将弱学习器组合成强分类器。但是，只有当分类器间不相关时才会显示出良好的性能。因为我们使用了5个GBM模型，但准确度并没有改进，说明这些模型是具有相关性的。如果模型间存在相关性，则这些模型提供了相同的信息，所以对分类贡献相同。
因此，集成学习是建立在弱分类器之间是不相关的前提下。

3.什么情况下Ridge Regression要比Lasso Regression更适合？

答：在存在少量具有中/大影响的变量的情况下，使用Lasso Regression。在存在许多具有中/小效应的变量的情况下，使用Ridge Regression。
从概念上讲，Lasso同时进行特征选择和参数收缩，而Ridge回归只进行参数收缩。此外，Ridge回归在最小二乘估计具有较高方差的情况下效果最佳。

数据处理问题：

1.在有关癌症检测的数据集，已经构建了一个分类模型，准确率达到了96％。为什么你不应该对你的模特感到满意？你还能做什么？

答： 因为癌症检测是类别不均衡问题，类别不均衡问题不能用“准确率”评价模型性能。
因为96％可能只能正确地预测没得病的人，但是我们实际关注的是少数的4%（真正被诊断患有癌症的人）。

因此，为了评估模型性能，我们应该使用Sensitivity(真正例率)，Specificity(真假例率)，F度量来确定分类器的类别性能。如果发现少数类别表现不佳，我们可以采取以下步骤：
1. 使用欠采样，过采样，或者SMOTE来使得数据平衡；
2. 利用AUC-ROC曲线进行概率校准，寻找最优阈值来改变预测阈值；
3. 为类别分配权值，使得少数类得到权值更大；
4. 使用数据异常检测，剔除异常值；

2.在时间序列【数据集】上，应该使用怎样的交叉验证？k-fold还是LOOCV？

答：这两个都不行。
在时序数据集中，k-fold很麻烦，因为有些模式可能存在于第4年、第5年，但是不存在于第3年，重新采样数据集会分离这些趋势，然而我们可能是用后续的数据作为验证，这是不正确的。
但是，我们可以采用前向链策略的5-fold：
- fold 1: training [1], test[2]
- fold 2: training [1, 2], test[3]
- fold 3: training [1, 2, 3], test[4]
- fold 4: training [1, 2, 3, 4], test[5]
- fold 5: training [1, 2, 3, 4, 5], test[6]

3.您获得的数据集包含超过30％缺失值的变量？比方说，在50个变量中，8个变量的缺失值高于30％。你将如何处理它们？

答：可以通过如下手段处理缺失值：
1. 为缺失值指定一个唯一类别，谁知道缺失值可能会破译某些趋势;
2. 直接移除有缺失值的变量；
3. 基于距离的替换，kNN；
4. 基于密度的积累，密度聚类、变色龙等；
5. 基于重数的替换；
6. 对缺失值进行回归预测；

4.您正在处理分类问题。出于验证目的，您已将训练数据集随机抽样到训练和验证中。由于您的验证准确性很高，因此您确信您的模型能够在看不见的数据上工作得非常好。但是，在测试精度不佳后会感到震惊。什么地方出了错？

答：在分类问题中，应该使用分层抽样，而不是随机抽样。随机抽样无法保证类别均衡。

5.在k-means或kNN中，我们使用欧氏距离来计算最近邻居之间的距离。为什么不用曼哈顿距离？

答：我们不使用曼哈顿距离，因为它只计算水平或垂直距离，它有尺寸限制。
另一方面，欧几里德度量可用于任何空间来计算距离。由于数据点可以存在于任何维度，因此欧几里德距离是更可行的选择。

6.什么时候在机器学习中需要regularization？

答：当模型开始过拟合/欠拟合时，正规化变得必要。
该技术引入了用于引入具有目标函数的更多特征的成本项。因此，它试图将许多变量的系数推到零，从而减少成本项。这有助于降低模型复杂性，以便模型可以更好地预测（泛化）

7.您对Bias Variance的trade off有何看法？

答：任何模型出现的错误都可以用数学方法分解为三个部分。
以下是这些组件：
error = bias² + variance + irreducible_error
偏差误差：量化预测值与实际值的不同。高偏差误差意味着我们有一个表现欠佳的模型；
方差误差：量化了对同一观察的预测如何彼此不同。高方差=过拟合，并且在训练之外的任何观察中都表现不佳。