handson-ml2面试题：基于项目的机器学习知识点总结
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/handson-ml2 你是否在机器学习面试中遇到过这些问题："如何处理缺失值？"、"分类模型的评估指标有哪些？"、"神经网络的激活函数有什么作用？"？本文基于handson-ml2项目，总结了机器学习面试中常见的知识点和实战经验，帮助你轻松应对面试挑战。读完本文，你将掌握数据预处理、模型训练、评估优化等核心技能，了解分类、回归、神经网络等算法的原理和应用。
项目概述
handson-ml2是一个基于Python的开源机器学习教程，介绍了如何使用Scikit-Learn、TensorFlow和Keras等库进行机器学习实践。项目包含多个Jupyter Notebook文件，涵盖了机器学习的基础知识、算法实现和实战项目。详细内容可参考README.md。
数据预处理
在机器学习项目中，数据预处理是至关重要的一步。handson-ml2的02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb展示了一个完整的机器学习项目流程，其中数据预处理部分包括加载数据、处理缺失值、特征工程等。
数据加载与探索
使用Pandas库加载数据，并进行初步探索：
import pandas as pd
def load_housing_data(housing_path="datasets/housing"):
csv_path = os.path.join(housing_path, "housing.csv")
return pd.read_csv(csv_path)
housing = load_housing_data()
housing.head()
housing.info()
housing["ocean_proximity"].value_counts()
housing.describe()
缺失值处理
对于缺失值，常见的处理方法有删除、填充等。在项目中，使用了SimpleImputer进行缺失值填充：
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy="median")
housing_num = housing.drop("ocean_proximity", axis=1)
imputer.fit(housing_num)
X = imputer.transform(housing_num)
housing_tr = pd.DataFrame(X, columns=housing_num.columns)
分类算法
03_classification.ipynb介绍了分类算法的实现，以MNIST数据集为例，展示了多种分类模型的训练和评估。
MNIST数据集
MNIST是一个手写数字识别数据集，包含70000个样本，每个样本是28x28像素的灰度图像。使用Scikit-Learn加载MNIST数据集：
from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, as_frame=False)
X, y = mnist["data"], mnist["target"]
y = y.astype(np.uint8)
模型训练与评估
以SVM分类器为例，展示模型的训练和评估过程：
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import cross_val_score
svm_clf = SVC(gamma="auto")
svm_clf.fit(X_train[:1000], y_train[:1000])
scores = cross_val_score(svm_clf, X_train, y_train, cv=3, scoring="accuracy")
神经网络
10_neural_nets_with_keras.ipynb介绍了使用Keras构建神经网络的方法，包括感知机、多层感知机等。
感知机
感知机是最简单的神经网络模型，可用于二分类问题。使用Scikit-Learn实现感知机：
from sklearn.linear_model import Perceptron
iris = load_iris()
X = iris.data[:, (2, 3)] # petal length, petal width
y = (iris.target == 0).astype(np.int)
per_clf = Perceptron(max_iter=1000, tol=1e-3, random_state=42)
per_clf.fit(X, y)
y_pred = per_clf.predict([[2, 0.5]])
多层感知机
使用Keras构建多层感知机，用于MNIST数据集的分类：
from tensorflow import keras
model = keras.models.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=[28, 28]),
keras.layers.Dense(300, activation="relu"),
keras.layers.Dense(100, activation="relu"),
keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy",
optimizer="sgd",
metrics=["accuracy"])
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=30, validation_split=0.1)
总结与展望
本文基于handson-ml2项目，总结了机器学习面试中常见的知识点，包括数据预处理、分类算法、神经网络等。通过实际项目的代码示例，帮助读者理解和掌握机器学习的核心概念和实践技能。
在未来的学习中，建议深入研究各算法的原理和应用场景，多进行实战项目练习，不断积累经验。同时，关注机器学习领域的最新研究成果和技术动态，保持学习的热情和动力。
希望本文对你的机器学习面试有所帮助，祝面试顺利！如果喜欢本文，请点赞、收藏、关注，后续将带来更多机器学习相关的知识点总结。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
