新興技術(shù)風(fēng)靡全球。他們釋放的創(chuàng)新，機(jī)遇和威脅與眾不同。隨著它們的增長(zhǎng)，對(duì)這些領(lǐng)域的專(zhuān)家的需求也在增長(zhǎng)。根據(jù)最新行業(yè)報(bào)告的調(diào)查結(jié)果，機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)等新興技術(shù)的工作在新興工作中名列前茅。機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能或數(shù)據(jù)科學(xué)等新興技術(shù)的職業(yè)生涯可以獲得高額利潤(rùn)，也可以獲得智力刺激。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，它為機(jī)器提供了自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)的能力，無(wú)需任何明確的編程。而深度學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)的子集，能夠做出直覺(jué)決策的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

你對(duì)Recall和Precision這個(gè)術(shù)語(yǔ)有什幺了解？召回被稱(chēng)為真正的正面率。它指的是您的模型聲明的陽(yáng)性數(shù)量與整個(gè)數(shù)據(jù)中可用陽(yáng)性數(shù)量的比較。精度，或者稱(chēng)為正預(yù)測(cè)值，基于預(yù)測(cè)。它是模型聲稱(chēng)的準(zhǔn)確陽(yáng)性數(shù)量的測(cè)量值，與模型實(shí)際聲明的陽(yáng)性數(shù)量相比較。

監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)之間的區(qū)別？在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，機(jī)器在標(biāo)記數(shù)據(jù)的幫助下進(jìn)行訓(xùn)練，即用正確答案標(biāo)記的數(shù)據(jù)。而在無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型通過(guò)自己發(fā)現(xiàn)信息來(lái)學(xué)習(xí)。與監(jiān)督學(xué)習(xí)模型相比，無(wú)監(jiān)督模型更適合于執(zhí)行困難的處理任務(wù)。

K-means是一種無(wú)監(jiān)督算法，用于聚類(lèi)問(wèn)題的過(guò)程，KNN或K最近鄰是一種監(jiān)督算法，用于回歸和分類(lèi)過(guò)程。這兩個(gè)概念都是監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的一個(gè)重要方面。通過(guò)分類(lèi)，輸出被分類(lèi)為用于進(jìn)行預(yù)測(cè)的不同類(lèi)別。而回歸模型通常用于找出預(yù)測(cè)和變量之間的關(guān)系。分類(lèi)和回歸之間的關(guān)鍵區(qū)別在于，在前者中，輸出變量是離散的，而在后者中是連續(xù)的。

您將如何處理數(shù)據(jù)集中的缺失數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)科學(xué)家面臨的最大挑戰(zhàn)之一是數(shù)據(jù)丟失問(wèn)題。您可以通過(guò)多種方式對(duì)缺失值進(jìn)行歸因，包括分配唯一類(lèi)別，刪除行，使用均值/中值/模式替換，使用支持缺失值的算法，以及預(yù)測(cè)缺失值等等。

您對(duì)歸納邏輯編程（ILP）有何了解？機(jī)器學(xué)習(xí)的子領(lǐng)域，歸納邏輯編程通過(guò)使用邏輯編程來(lái)開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)模型來(lái)搜索數(shù)據(jù)中的模式。該過(guò)程假定邏輯程序是假設(shè)或背景知識(shí)。

您需要采取哪些步驟來(lái)確保不會(huì)過(guò)度使用特定型號(hào)？當(dāng)模型在訓(xùn)練期間提供大量數(shù)據(jù)時(shí)，它開(kāi)始從數(shù)據(jù)集中的噪聲和其他錯(cuò)誤數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。這使得模型難以學(xué)習(xí)除了訓(xùn)練集之外概括新實(shí)例。有叁種方法可以避免機(jī)器學(xué)習(xí)中的過(guò)度擬合。第一種方法是保持模型簡(jiǎn)單，第二種方法是使用交叉驗(yàn)證技術(shù)，第叁種方法是使用正則化技術(shù)，例如LASSO。

什幺是合奏學(xué)習(xí)？或者，集合方法被稱(chēng)為學(xué)習(xí)多分類(lèi)器系統(tǒng)或基于委員會(huì)的學(xué)習(xí)。集合方法是指構(gòu)建分類(lèi)器集的學(xué)習(xí)算法，然后對(duì)新數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)以選擇其預(yù)測(cè)。該方法訓(xùn)練了許多假設(shè)以解決相同的問(wèn)題。集合建模的最佳示例是隨機(jī)森林樹(shù)，其中許多決策樹(shù)用于預(yù)測(cè)結(jié)果。

命名機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中所需的步驟？實(shí)現(xiàn)良好工作模型應(yīng)采取的一些關(guān)鍵步驟是收集數(shù)據(jù)，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，選擇機(jī)器學(xué)習(xí)模型，模型訓(xùn)練，評(píng)估模型，調(diào)整參數(shù)，最后是預(yù)測(cè)。