机器学习面试题

1.哪些机器学习算法不需要做归一化处理？

概率模型不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，

如决策树、RF。

而像Adaboost、GBDT、XGBoost、SVM、LR、KNN、KMeans之类的最优化问题就需要归一化。

2.  为什么XGBoost要用泰勒展开，优势在哪里？

XGBoost使用了一阶和二阶偏导, 二阶导数有利于梯度下降的更快更准. 使用泰勒展开取得二阶倒数形式, 可以在不选定损失函数具体形式的情况下用于算法优化分析.本质上也就把损失函数的选取和模型算法优化/参数选择分开了. 这种去耦合增加了XGBoost的适用性。

3. XGBoost如何寻找最优特征？是又放回还是无放回的呢？

XGBoost在训练的过程中给出各个特征的评分，从而表明每个特征对模型训练的重要性.。XGBoost利用梯度优化模型算法, 样本是不放回的(想象一个样本连续重复抽出,梯度来回踏步会不会高兴)。但XGBoost支持子采样, 也就是每轮计算可以不使用全部样本。

4. 谈谈判别式模型和生成式模型？

判别方法：由数据直接学习决策函数 Y = f（X），或者由条件分布概率 P（Y|X）作为预测模型，即判别模型。

生成方法：由数据学习联合概率密度分布函数 P（X,Y）,然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即生成模型。

由生成模型可以得到判别模型，但由判别模型得不到生成模型。

常见的判别模型有：K近邻、SVM、决策树、感知机、线性判别分析（LDA）、线性回归、传统的神经网络、逻辑斯蒂回归、boosting、条件随机场

常见的生成模型有：朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、高斯混合模型、文档主题生成模型（LDA）、限制玻尔兹曼机

参考：

https://blog.csdn.net/qq_39551311/article/details/94721388