萬物心選算法實習面試題7道|含解析
11本電子書放文末，自取~
1、Adam優(yōu)化器和SGD的區(qū)別：
Adam優(yōu)化器和隨機梯度下降（SGD）是兩種常用的優(yōu)化算法。它們的主要區(qū)別在于更新參數(shù)的方式和對梯度的處理方式。
Adam優(yōu)化器使用了自適應學習率的方法，并結(jié)合了動量的概念。它維護了每個參數(shù)的自適應學習率，并使用動量來加速參數(shù)更新。Adam通過計算梯度的一階矩估計（均值）和二階矩估計（方差）來調(diào)整學習率。這種自適應學習率的調(diào)整可以幫助Adam更好地適應不同參數(shù)的特性，并且通常能夠更快地收斂。
相比之下，SGD僅使用固定的學習率來更新參數(shù)。它直接使用當前的梯度來更新參數(shù)，而沒有考慮其他信息。這種簡單的更新方式可能導致收斂速度較慢，特別是在參數(shù)空間存在不同尺度的情況下。
總的來說，Adam相對于SGD來說更加智能化和自適應，能夠更快地收斂到局部最優(yōu)解，并且通常能夠在訓練過程中保持較小的學習率。
2、分類問題為什么用交叉熵損失函數(shù)不用均方誤差（MSE）：
交叉熵損失函數(shù)通常在分類問題中使用，而均方誤差（MSE）損失函數(shù)通常用于回歸問題。這是因為分類問題和回歸問題具有不同的特點和需求。
分類問題的目標是將輸入樣本分到不同的類別中，輸出為類別的概率分布。交叉熵損失函數(shù)可以度量兩個概率分布之間的差異，使得模型更好地擬合真實的類別分布。它對概率的細微差異更敏感，可以更好地區(qū)分不同的類別。此外，交叉熵損失函數(shù)在梯度計算時具有較好的數(shù)學性質(zhì)，有助于更穩(wěn)定地進行模型優(yōu)化。
相比之下，均方誤差（MSE）損失函數(shù)更適用于回歸問題，其中目標是預測連續(xù)數(shù)值而不是類別。MSE損失函數(shù)度量預測值與真實值之間的差異的平方，適用于連續(xù)數(shù)值的回歸問題。在分類問題中使用MSE損失函數(shù)可能不太合適，因為它對概率的微小差異不夠敏感，而且在分類問題中通常需要使用激活函數(shù)（如sigmoid或softmax）將輸出映射到概率空間，使得MSE的數(shù)學性質(zhì)不再適用。
綜上所述，交叉熵損失函數(shù)更適合分類問題，而MSE損失函數(shù)更適合回歸問題。
3、決策樹的生成過程：
決策樹是一種常見的機器學習算法，用于解決分類和回歸問題。下面是決策樹的生成過程的簡要介紹：
選擇最佳特征：從訓練數(shù)據(jù)集中選擇一個最佳的特征來作為當前節(jié)點的分裂標準。通常使用一些評價指標（如信息增益、基尼指數(shù)等）來衡量特征的好壞。
分裂節(jié)點：根據(jù)選擇的特征將當前節(jié)點分裂成多個子節(jié)點，每個子節(jié)點對應特征的一個取值或一個值的范圍。
遞歸生成子樹：對于每個子節(jié)點，重復步驟1和步驟2，遞歸地生成子樹，直到滿足終止條件。終止條件可以是節(jié)點中的樣本數(shù)量小于某個閾值，或者節(jié)點中的樣本屬于同一類別，或者達到了樹的最大深度等。
構(gòu)建決策樹：通過遞歸生成子樹，最終構(gòu)建出完整的決策樹。
剪枝（可選）：為了避免過擬合，可以進行剪枝操作，去掉一些決策樹的分支或節(jié)點。
決策樹的生成過程基于對特征空間的劃分，通過選擇最佳特征來使得每個子節(jié)點的樣本更加純凈，即屬于同一類別。這樣生成的決策樹可以用于預測新樣本的類別或回歸值。
4、什么是信息增益
信息增益是在決策樹算法中用于選擇最佳特征的一種評價指標。在決策樹的生成過程中，選擇最佳特征來進行節(jié)點的分裂是關(guān)鍵步驟之一，信息增益可以幫助確定最佳特征。
信息增益衡量了在特征已知的情況下，將樣本集合劃分成不同類別的純度提升程度。它基于信息論的概念，使用熵來度量樣本集合的不確定性。具體而言，信息增益是原始集合的熵與特定特征下的條件熵之間的差異。
在決策樹的生成過程中，選擇具有最大信息增益的特征作為當前節(jié)點的分裂標準，可以將樣本劃分為更加純凈的子節(jié)點。信息增益越大，意味著使用該特征進行劃分可以更好地減少樣本集合的不確定性，提高分類的準確性。
5、動態(tài)規(guī)劃的核心思想
動態(tài)規(guī)劃是一種解決多階段決策問題的優(yōu)化方法，其核心思想是將原問題分解為多個重疊子問題，并通過保存子問題的解來避免重復計算，從而提高算法的效率。
動態(tài)規(guī)劃通常適用于具有重疊子問題和最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì)的問題。最優(yōu)子結(jié)構(gòu)指的是原問題的最優(yōu)解可以通過子問題的最優(yōu)解來構(gòu)造。而重疊子問題指的是在問題的求解過程中，同一個子問題會被多次計算。
6、直觀地解釋一下Transformer注意力機制
Transformer是一種用于序列建模的深度學習模型，廣泛應用于自然語言處理等領域。其中的注意力機制是Transformer的核心組成部分。
在Transformer中，注意力機制用于在序列中建立全局的關(guān)聯(lián)性，將每個位置的表示與其他位置的表示進行交互。直觀地解釋注意力機制如下：
假設有一個輸入序列，其中包含多個位置，每個位置都有一個表示向量。注意力機制通過計算每個位置與其他位置的關(guān)聯(lián)權(quán)重，從而決定每個位置在表示時的重要性。
通過注意力機制，Transformer能夠在序列中捕捉到全局的關(guān)聯(lián)性，可以將每個位置的表示與其他位置的表示進行交互和融合，從而更好地捕捉序列中的重要信息和依賴關(guān)系。
7、一維卷積的作用
在不改變特征圖尺寸的前提下去改變通道數(shù)（升維降維）；
增強了網(wǎng)絡局部模塊的抽象表達能力；
在不增加感受野的情況下，讓網(wǎng)絡加深，從而引入更多的非線性。
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