本文详细解答了机器学习的基础面试题目，涵盖机器学习类型、聚类算法区别、分类与回归的差异、防止过拟合、训练集与测试集的概念，以及朴素贝叶斯、集成学习、降维、偏差与方差平衡等核心概念。同时讨论了随机森林、梯度提升、数据预处理、异常值处理和正则化技术，适合准备机器学习面试的读者深入理解相关知识。
1. 机器学习有哪些不同类型？
监督学习：模型根据过去或标记的数据做出预测或决策。例如，股票市场价格的预测。
无监督学习：没有标记数据。模型可以识别输入数据中的模式、异常和关系。例如，将电子邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。
强化学习：模型可以根据之前的动作获得的奖励进行学习。
2、解释 KNN 和 k.means 聚类的区别？
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