成为苹果公司数据科学家要如何过五关斩六将？
全文共1662字，预计学习时长6分钟
图源：unsplash
作为科技四巨头之一，苹果公司已经建立了当今时代最具标志性的品牌之一。作为ipod和智能手机的先驱者，苹果公司一直走在创新科技、卓越营销以及大数据领域的最前沿。
而苹果公司的数据科学家想必也并非等闲之辈，他们似乎也扮演着软件工程师的角色。本文就来揭开他们神秘面纱的一个角，来看看苹果的面试题你能不能答得上来吧！
数据科学岗面试题
问:ACF和PACF是什么意思?
要回答这个问题，首先需要知道什么是自相关或序列相关。自相关关注的是给定时间序列，以及它自身滞后版本之间的相似程度。
因此，自相关函数（ACF）是一种用于查找数据中模式的工具，特别是在由各种时滞分隔的点之间的相关性方面。例如，ACF（0）= 1表示所有数据点都与自身完全相关，ACF（1）= 0.9表示一个点与下一个点之间的相关性为0.9。
PACF是部分自相关函数的缩写。引用StackExchange中的一段话，“它可以被认为是两个点之间的相关性，这两个点之间以一定数量的周期n隔开，但是移除了中间相关性的影响。”
图源：unsplash
如果T1与T2直接相关，T2与T3直接相关，则可以认为T1与T3相关。PACF将删除与T2之间的中间相关性。
问:什么是偏差-方差权衡?
估计量的偏差是期望值和真值之间的差值。具有高偏差的模型容易被过度简化而导致拟合不足。方差表示模型对数据和噪声的敏感性。高方差模型会导致过拟合。
因此，偏差-方差权衡是机器学习模型的一种特性，在这种模型中，方差越小，偏差越大，反之亦然。一般来说，可以找到两者的最佳平衡点，使误差最小化。
问:描述L1和L2正则化之间的差异，特别是它们对模型训练过程影响的差异。
L1，L2正则化都是用于减少训练数据过拟合的方法。最小二乘法可使残差平方和最小化，从而产生低偏差和高方差。
L2正则化，也称为岭回归，可将残差平方加λ乘以斜率平方的总和最小化。这个额外的术语称为岭回归惩罚。这会增加模型的偏差，使训练数据的拟合度变差，但也会减少方差。
如果把岭回归惩罚替换为斜率的绝对值，则将获得Lasso回归或L1正则化。L2的鲁棒性较弱，但解法稳定，有唯一解。L1的鲁棒性较强，但解法不稳定，并且可能有多个解。
问:XGBoost如何处理偏差-方差权衡?
XGBoost是一种利用梯度增强算法的集成机器学习算法。从本质上讲，XGBoost就像是对类固醇的装袋和提升技术。因此，可以说XGBoost处理偏差和方差的方式类似于任何增强技术。
Boosting是一种集成的元算法，它通过对许多弱模型进行加权平均来减少偏差和方差。通过关注弱预测并在模型中迭代，可以减少误差（从而减少偏差）。同样，由于它采用许多弱模型的加权平均值，因此最终模型的方差低于每个弱模型本身的方差。
问:什么是随机森林?为什么朴素贝叶斯更好?
随机森林是一种基于决策树的整体学习技术。随机森林涉及使用原始数据通过“自举法”得到的数据集创建多个决策树，并在决策树的每个步骤中随机选择变量的子集。
图源：unsplash
然后，模型选择每个决策树的所有预测的模式。通过依靠“多数决定”模型（ ‘Majority Wins’ Model），它降低了单个树出错的风险。
如果我们只创建一个决策树，那么第三个决策树的预测值将是0。但是，如果我们选取所有4个决策树的模式，则预测值为1，这就是随机森林。
随机森林还有其他一些好处，包括强大的性能，可以对非线性边界进行建模，不需要交叉验证，赋予特征重要性等等。
从易训练和理解过程和结果的意义上讲，朴素贝叶斯更好，随机森林似乎像一个黑匣子。但是，就性能而言，随机森林通常是更强大的，因为它是一种集成技术。
编程岗面试题
这里还有几个关于编程的额外面试问题，你可以自己尝试回答一下：
· 编写一个函数，以检测二叉树的左右子树是否都是镜像的。
· 给定一个字符串列表，用Python编写一个函数以返回所有作为字谜的字符串。
· 假设你有100,000个文件分布在多个服务器上，并且你想处理所有这些文件，你将如何在Hadoop中做到这一点？
· 给定一个整数列表，找到该数组左半部分的总和等于右半部分的索引。
· Python和Scala的区别是什么？
· 阐述LRU Cache
· 你将如何设计客户端-服务器模型，使客户端每分钟发送一次位置数据？
图源：unsplash
怎么样，你能回答得上来嘛？
我们一起分享AI学习与发展的干货
欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”
（添加小编微信：dxsxbb，加入读者圈，一起讨论最新鲜的人工智能科技哦～）