数据科学技能测试：快来看看你能通关吗？

本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)

是时候展现真正的技术了!

以下是26个数据科学的问题和供参考的答案。这些问题的难度和主题各不相同，但都与机器学习和数据科学相关。不管是大学生还是专业人士，都可以来测试(或更新)一下自己的技能!

你，都能答上来吗?

1. 如何区分机器学习、人工智能和数据科学?(主题：通识)

人工智能这一术语涵盖范围广泛，主要涉及机器人学和文本分析等应用，并服务于商业和技术领域。机器学习隶属于人工智能，但其涉及领域较狭窄，且只用于技术领域。数据科学并不完全隶属于机器学习，而是利用机器学习来分析并做出预测，可用于商业领域。

2. 什么是正态分布?(主题：统计学、词汇)

正态分布，也称为钟形曲线，指大多数实例聚集在中心，且实例数量随着距中心距离的增加而减少这种分布情况。严格来讲，统计学上，正态分布的定义是：66%的数据在平均值的一个标准差内，95%的数据在平均值的两个标准差内，99%的数据在平均值的三个标准差内。

图源：Wikipedia

3. 什么是推荐系统?(主题：词汇)

推荐系统是信息过滤系统的一个子类，旨在预测用户对产品的偏好或评级。推荐系统广泛应用于电影、新闻、科研文章、产品、音乐等领域。

4. 不看聚类，如何选择k均值聚类算法中的k值?(聚类算法)

k均值聚类算法中，k值的选取有两种方法。一种方法是手肘法，y轴指某个误差函数，x轴指聚类的数量，如果整个图的形状像一个手臂的话，那肘部对应的值就是最佳的聚类数量。

显然，在上图中，肘部对应的k值就是3。然而，如果曲线形状不够清晰，那就只能使用第二种方法，即轮廓系数法。轮廓系数法指用范围在-1到1之间的轮廓系数来描述每个簇的数量，系数越大的聚类通常则为最佳聚类数。

5. 线性回归和逻辑回归有什么区别?(主题：回归与分类算法)

线性回归是一种统计技术，指将数据拟合到一条线上(或多元线性回归中的一个多维平面)。当目标值在连续尺度内时，就会发生回归。逻辑回归可由线性回归通过sigmoid函数转换而成，并会给出一组输入值为分类0和1的概率。

6. 一种测试的真阳性率为100%，假阳性率为5%。一个群体有千分之一的概率会在测试中出现这种情况。如果你有一个阳性测试，出现这种情况的概率有多大呢?(主题：分类率)

假设你正在接受一项疾病测试，如果你患有此病，测试结果会显示你已患病。但如果你未患病，5%的情况下，测试结果会显示你患有此病，95%的情况下，会显示你没有患病。

因此，在未患病的情况下，会有5%的误差。在1000人中，有1人会得到真正的阳性结果，而在剩下的999人中，5%的人会得到(假)阳性结果。大约50人会得到该病的阳性结果。

图源：unsplash

也就是说，在1000人中，即使只有1人患病，也会有51人的检测结果呈阳性。但即便如此，你的患病几率也只有2%。

7. 梯度下降法总是收敛于同一点吗?(主题：神经网络)

不，梯度下降法并不总是收敛于同一点。由于误差空间中可能存在多个局部极小值，根据其特性(例如动量或权重)，梯度下降法可能会在不同的地方结束。

8. 如何通过box-cox变换改善模型性能?(主题：统计学、算法)

Box-cox变换指将数据按照一定次幂进行转换，例如将其平方、立方或开方(即1/2次方)。由于任何数的0次方永远是1，因此，box-cox变换中的“0次方”被认为是对数变换。

对数函数将指数函数放在线性尺度上，因而可以改善模型性能。也就是说，线性回归之类的线性模型在数据方面性能更优越。

此外，对函数进行平方和立方运算也有助于整理数据，或突出重点信息。

9. 分析项目中的关键步骤有哪些?(主题：组织)

• 了解业务问题以及分析目标。
• 探索并熟悉数据。
• 清理数据(检测离群值、缺失值、转换变量等)，准备好建模数据。
• 运行模型并对参数进行相应调整。
• 用新数据验证模型。
• 执行模型并得出相应结果。

10. 什么是查全率和查准率?(主题：分类率)

查全率指“在所有的正样本中，有多少样本被分类为正样本”。查准率指“在所有被分类为正的样本中，有多少样本是真正的正样本”。

11. 解释一下“维度诅咒”。(主题：数据)

图源：unsplash

“维度诅咒”指的是在分析具有许多特征的数据(高维数据)时出现的某些现象，而这些现象在普通的二维或三维空间中不会出现。随着维数增加，数据会变得极其稀疏，因而无法通过机器学习等模型对所有值进行有意义的计算。

值得注意的是，在极高维的空间中，两个样本间的欧氏距离非常小，因此，任何需要计算两点之间距离的统计方法或机器学习方法都不可行。(这也是为什么在高维图像识别中首选卷积神经网络的原因。)

12. 在时间序列建模中，如何处理不同形式的季节性现象?(主题：时间序列)

通常在真实世界的时间序列数据中(比如，在玩具厂购买的泰迪熊)，不同形式的季节性现象可能会相互干扰。

年度的季节性(如圣诞节前后的旺季和夏天的低谷期)可能会与每月、每周、甚至每天的季节性现象重叠。由于变量在不同时间段的平均值不同，导致时间序列具有非平稳性。

去除季节性的最好方法就是对时间序列进行差分，即取时间x中的一个日期与x减去季节性周期后(一年或一月等)两者间的差值。由于在前几个样本中，x减去季节性周期无法访问，因此丢失了一个季节性周期的原始数据。

年度和月度季节性现象的一个例子

13. 人们普遍认为假阴性不如假阳性。那么，假阳性不如假阴性的例子有什么?(主题：分类率、组织)

假设一家电商公司决定给可能会购买5000美元商品的顾客赠送一张1000美元的礼券。如果该公司通过模型计算出假阴性结果，那公司就(错误地)不会发送代金券，因为公司误认为该客户不会购买5000美元以上的商品。

虽然结果不妙，但公司并不亏损。如果公司将代金券发给结果呈假阳性的客户(误以为该客户会购买价值5000美元以上的商品)，那些购买不足5000美元的人就会让公司亏损赔钱。

14. 测试集和验证集的区别是什么?(主题：数据、组织)

测试集用于评估模型训练后的性能，而验证集用于在模型训练期间选择参数并防止训练集上出现过拟合。

图源：unsplash

15. 你在什么情况下会使用随机森林算法，什么情况下会使用支持向量机算法(SVM)?(主题：算法)

SVM和随机森林是两种强大的分类算法。对于无离群的纯净数据，可以选择SVM;反之，则可以选择随机森林。

SVM(尤其是带有广泛参数搜索的SVM)需要进行更多的计算，因此如果内存有限的话，选择随机森林会更合适。此外，随机森林算法适用于多类问题，而SVM算法适应于高维问题，如文本分类。

16. 你会用哪些方法来填补缺失的数据，如果填错会有什么后果?(主题：数据清理)

现实世界的数据往往会有缺失。填补这些数据的方法多种多样。彻底的处理方式就是删除具有NA 值的行。如果NA 值不是很多，并且数据充足，则这种方法可行;否则，则不可行。在现实世界的数据中，删除带有NA 值的行可能会消除部分可观察到的模式。

倘若上述方法不可行，也可以根据具体情况，选择其他方法来填充缺失数据，比如众数、中位数或平均值。

另一种方法是通过k最近邻算法(KNN)计算丢失数据的邻近数据，并选取这些邻近数据的平均值、中位数或众数来填补缺失数据。比起使用汇总值，这种方法灵活度更高，规范性更强。

如果填补数据的方法使用不当，可能会出现选择性偏差——模型的好坏与数据一致，如果数据有误，其模型也会受到影响。

图源：unsplash

17. 什么是集成?集成有什么用?(主题：算法)

集成是对最终决定进行投票的算法组。集成会选出瑕不掩瑜的模型，但成功的模型必须是多样化的。也就是说，每个模型的缺点必须各不相同。研究表明，正确创建的集成，其性能往往远优于单分类器。

18. 在将数据传递到线性回归模型前，需要对数据作哪些基本假设?(主题：算法)

数据应具有正态残差分布、误差的统计相关性以及线性。

19. 贝叶斯估计和最大似然估计的区别是什么?(主题：算法)

在贝叶斯估计中，模型具有先前的数据知识。我们可以寻找多个参数，如5个gammas和5个lambdas来解释数据。在贝叶斯估计中，有多个模型可以做出多个预测(每对参数一个，其先验知识相同)。因此，如果想预测新的样本，只需计算预测的加权和就可以了。

图源：bjdataart

然而，最大似然估计不考虑先验概率，它与使用平坦先验的贝叶斯模型比较相似。

20. P值对数据来说意味着什么?(题目：统计学)

在统计学中，P值用于确定假设检验后结果的显著性，它可以帮助分析器得出结论。显著性水平往往在0到1之间。

• 如果p值小于0.05，说明拒绝零假设的理由充分，可以拒绝零假设。
• 如果P值大于0.05，说明拒绝零假设的理由不充分，不能拒绝零假设。
• 而0.05是临界值，表示两种情况都有可能发生。

21. 何时使用均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)?(主题：精确度测量)

MSE常用于“突出”较大的误差。由于x²的导数为2x，x越大，x与x-1的差值就越大。然而，MAE常用于输出可解释的结果。

因此，当结果不需要进行解释，而只是作为数字(可能用于模型之间的比较)时，可以选择MSE;但是当结果需要进行解释时(例如，模型平均下降4美元左右)，选择MAE更佳。

22. 什么是ROC曲线?什么是AUC?(主题：精确度测量)

ROC曲线描述的是模型的假阳性率与真阳性率之间的关系。完全随机预测的ROC曲线就是一条直对角线(图中的黑色虚线)。最靠近坐标轴的曲线就是最优模型。

AUC是衡量ROC曲线与坐标轴之间距离的一项指标，即曲线下的面积。曲线下的面积越大，则性能越好。

23. 解释一下偏差方差平衡，并列举高偏差和低偏差算法的示例。(主题：算法)

偏差指的是由于机器学习算法过度简化而在模型中引入的误差。偏差会导致欠拟合。如果在欠拟合时训练模型，模型会做出简化的假设，使目标函数更易于理解。

低偏差的机器学习算法有决策树、KNN、SVM等。高偏置的机器学习算法有线性回归和逻辑回归。

方差指的是由于机器学习算法较为复杂而在模型中引入的误差。有时模型会从训练数据集中学习噪声数据，导致在测试集中表现不佳。方差会导致高灵敏度和过拟合。

通常，当模型的复杂度增加时，模型中低偏差导致的误差就会减少。然而，当复杂度增加到某个特定点时，模型就会发生过拟合。

24. 什么是PCA以及PCA有什么用?(主题：算法)

主成分分析(PCA)是一种降维方法，通过寻找n个正交向量来表示数据中的最大方差，其中n是数据降至的维度。n个向量可用作新数据的维度。PCA可以帮助加快机器学习算法的速度，或者用于高维数据的可视化。

25. 为什么在复杂的神经网络中，Softmax非线性函数往往最后进行运算?(主题：神经网络)

这是因为Softmax非线性函数输入实数向量后会返回概率分布。设x是一个实数向量(正或负)，那Softmax函数就会输出一个概率分布：每个元素都是非负的，且所有元素的和为1。

图源：unsplash

26. 什么是TF/IDF向量化?(主题：NLP)

TF-IDF是术语“词频-逆文本频率指数”的缩写。它是一种数字统计方法，用以反映一个字词对语料库中一份文档的重要性。在信息检索和文本挖掘中，它常被用作权重因子。

TF-IDF值与字词在文档中出现的次数成正比增加，与字词在语料库中出现的频率成反比下降，这有助于在某些字词出现频繁时进行调整。

你做对了几个?这些问题覆盖主题广泛，从神经网络到数据清洗，从SVM到NLP，从分类率到统计学。不熟悉的话得好好复习啦!

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