参考：http://kubicode.me/2015/08/16/Machine%20Learning/Common-Interview/?from=singlemessage#

http://blog.csdn.NET/heyongluoyao8/article/details/49429629

http://lib.csdn.Net/article/machinelearning/33798

http://www.cnblogs.com/zuochongyan/p/5407053.html

有监督学习和无监督学习的区别
有监督学习：对具有标记的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行分类预测。（LR,SVM,BP,RF,GBDT）
无监督学习：对未标记的样本进行训练学习，比发现这些样本中的结构知识。(KMeans,DL)

正则化
正则化是针对过拟合而提出的，以为在求解模型最优的是一般优化最小的经验风险，现在在该经验风险上加入模型复杂度这一项（正则化项是模型参数向量的范数），并使用一个rate比率来权衡模型复杂度与以往经验风险的权重，如果模型复杂度越高，结构化的经验风险会越大，现在的目标就变为了结构经验风险的最优化，可以防止模型训练过度复杂，有效的降低过拟合的风险。
奥卡姆剃刀原理，能够很好的解释已知数据并且十分简单才是最好的模型。

过拟合

如果一味的去提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度往往会很高，这种现象称为过拟合。所表现的就是模型训练时候的误差很小，但在测试的时候误差很大。
产生的原因
过拟合原因
1. 样本数据的问题。

样本数量太少

抽样方法错误，抽出的样本数据不能有效足够代表业务逻辑或业务场景。比如样本符合正态分布，却按均分分布抽样，或者样本数据不能代表整体数据的分布

样本里的噪音数据干扰过大

2. 模型问题

模型复杂度高 、参数太多

决策树模型没有剪枝

权值学习迭代次数足够多(Overtraining),拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特征.

解决方法

1. 样本数据方面。

增加样本数量，对样本进行降维，添加验证数据

抽样方法要符合业务场景

清洗噪声数据

2. 模型或训练问题

控制模型复杂度，优先选择简单的模型，或者用模型融合技术。

利用先验知识，添加正则项。L1正则更加容易产生稀疏解、L2正则倾向于让参数w趋向于0. 

交叉验证

不要过度训练，最优化求解时，收敛之前停止迭代。 

决策树模型没有剪枝

权值衰减

泛化能力

泛化能力是指模型对未知数据的预测能力

生成模型和判别模型
1. 生成模型：由数据学习联合概率分布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：P(Y|X)= P(X,Y)/ P(X)。（朴素贝叶斯、Kmeans）
生成模型可以还原联合概率分布p(X,Y)，并且有较快的学习收敛速度，还可以用于隐变量的学习
2. 判别模型：由数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即判别模型。（k近邻、决策树、SVM）
直接面对预测，往往准确率较高，直接对数据在各种程度上的抽象，所以可以简化模型

线性分类器与非线性分类器的区别以及优劣
如果模型是参数的线性函数，并且存在线性分类面，那么就是线性分类器，否则不是。
常见的线性分类器有：LR,贝叶斯分类，单层感知机、线性回归
常见的非线性分类器：决策树、RF、GBDT、多层感知机
SVM两种都有(看线性核还是高斯核)
线性分类器速度快、编程方便，但是可能拟合效果不会很好
非线性分类器编程复杂，但是效果拟合能力强

特征比数据量还大时，选择什么样的分类器？
线性分类器，因为维度高的时候，数据一般在维度空间里面会比较稀疏，很有可能线性可分
对于维度很高的特征，你是选择线性还是非线性分类器？
理由同上
对于维度极低的特征，你是选择线性还是非线性分类器？
非线性分类器，因为低维空间可能很多特征都跑到一起了，导致线性不可分

下面是吴恩达的见解：
1. 如果Feature的数量很大，跟样本数量差不多，这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM
2. 如果Feature的数量比较小，样本数量一般，不算大也不算小，选用SVM+Gaussian Kernel
3. 如果Feature的数量比较小，而样本数量很多，需要手工添加一些feature变成第一种情况

ill-condition病态问题
训练完的模型测试样本稍作修改就会得到差别很大的结果，就是病态问题（这简直是不能用啊）

L1和L2正则的区别，如何选择L1和L2正则
http://blog.csdn.net/xbmatrix/article/details/61624196

他们都是可以防止过拟合，降低模型复杂度
L1是在loss function后面加上 模型参数的1范数（也就是|xi|）
L2是在loss function后面加上 模型参数的2范数（也就是sigma(xi^2)），注意L2范数的定义是sqrt(sigma(xi^2))，在正则项上没有添加sqrt根号是为了更加容易优化
L1 会产生稀疏的特征
L2 会产生更多地特征但是都会接近于0
L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0，而L2会选择更多的特征，这些特征都会接近于0。L1在特征选择时候非常有用，而L2就只是一种规则化而已。

L1求解

最小角回归算法：LARS算法

越小的参数说明模型越简单
过拟合的，拟合会经过曲面的每个点，也就是说在较小的区间里面可能会有较大的曲率，这里的导数就是很大，线性模型里面的权值就是导数，所以越小的参数说明模型越简单。

为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化？

http://blog.csdn.net/xbmatrix/article/details/56695825

归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。
1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度。等高线变得显得圆滑，在梯度下降进行求解时能较快的收敛。如果不做归一化，梯度下降过程容易走之字，很难收敛甚至不能收敛
2）把有量纲表达式变为无量纲表达式, 有可能提高精度。一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN。如果一个特征值域范围非常大，那么距离计算就主要取决于这个特征，从而与实际情况相悖（比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要）

3) 逻辑回归等模型先验假设数据服从正态分布。

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。

特征向量的归一化方法

线性函数转换，表达式如下：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)

对数函数转换，表达式如下：y=log10 (x)

反余切函数转换 ，表达式如下：y=arctan(x)*2/PI

减去均值，乘以方差：y=(x-means)/ variance

标准化与归一化的区别
简单来说，标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。规则为l2的归一化公式如下：

特征向量的缺失值处理
1. 缺失值较多.直接将该特征舍弃掉，否则可能反倒会带入较大的noise，对结果造成不良影响。
2. 缺失值较少,其余的特征缺失值都在10%以内，我们可以采取很多的方式来处理:

1) 把NaN直接作为一个特征，假设用0表示；

2) 用均值填充；

3) 用随机森林等算法预测填充

随机森林如何处理缺失值（http://charleshm.github.io/2016/03/Random-Forest-Tricks/）

方法一（na.roughfix）简单粗暴，对于训练集,同一个class下的数据，如果是分类变量缺失，用众数补上，如果是连续型变量缺失，用中位数补。
方法二（rfImpute）这个方法计算量大，至于比方法一好坏？不好判断。先用na.roughfix补上缺失值，然后构建森林并计算proximity matrix，再回头看缺失值，如果是分类变量，则用没有缺失的观测实例的proximity中的权重进行投票。如果是连续型变量，则用proximity矩阵进行加权平均的方法补缺失值。然后迭代4-6次，这个补缺失值的思想和KNN有些类似12。

随机森林如何评估特征重要性（http://charleshm.github.io/2016/03/Random-Forest-Tricks/）

衡量变量重要性的方法有两种，Decrease GINI 和 Decrease Accuracy：
1) Decrease GINI： 对于回归问题，直接使用argmax(Var−VarLeft−VarRight)作为评判标准，即当前节点训练集的方差Var减去左节点的方差VarLeft和右节点的方差VarRight。
2) Decrease Accuracy：对于一棵树Tb(x)，我们用OOB样本可以得到测试误差1；然后随机改变OOB样本的第j列：保持其他列不变，对第j列进行随机的上下置换，得到误差2。至此，我们可以用误差1-误差2来刻画变量j的重要性。基本思想就是，如果一个变量j足够重要，那么改变它会极大的增加测试误差；反之，如果改变它测试误差没有增大，则说明该变量不是那么的重要。

优化Kmeans
使用kd树或者ball tree(这个树不懂)
将所有的观测实例构建成一颗kd树，之前每个聚类中心都是需要和每个观测点做依次距离计算，现在这些聚类中心根据kd树只需要计算附近的一个局部区域即可

KMeans初始类簇中心点的选取
k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。
1. 从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心
2. 对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x)
3. 选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是：D(x)较大的点，被选取作为聚类中心的概率较大
4. 重复2和3直到k个聚类中心被选出来
5. 利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法

#correlation matrix
corrmat = df_train.corr()
f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))
sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True);

#bivariate analysis saleprice/grlivarea
var = 'GrLivArea'
data = pd.concat([df_train['SalePrice'], df_train[var]], axis=1)
data.plot.scatter(x=var, y='SalePrice', ylim=(0,800000));df_train.sort_values(by = 'GrLivArea', ascending = False)[:2]
df_train = df_train.drop(df_train[df_train['Id'] == 1299].index)
df_train = df_train.drop(df_train[df_train['Id'] == 524].index)

# feature importance
print(model.feature_importances_)
# plot
pyplot.bar(range(len(model.feature_importances_)), model.feature_importances_)
pyplot.show()
==========
# plot feature importance
plot_importance(model)
pyplot.show()