1. 特征工程

• 定义：对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。

1.1 特征归一化

归一化就是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。分为：

• 线性函数归一化：最大值最小值归一化

    这种归一化适合数值比较集中情况，如果max和min不稳定，很容易使得归一化结果不稳定；实际应用中可以用经验常量值来替代max和min。
  

• 标准差归一化（零均值归一化）：标准正态分布

• 非线性归一化：log、指数、正切等变换

  经常用在数据分化比较大的场景，通过数学函数进行映射。
  

（1）为什么一些机器学习模型要归一化处理？

• 加快了梯度下降求解最优解的速度。等高线显得圆滑，在梯度下降求解时能较快收敛。如果不做归一化，梯度下降很可能走“之”字，很难收敛甚至不能收敛。
• 把有量纲表达式变为无量纲表达式，有可能提高精度。
• 逻辑回归等模型先验假设数据服从正态分布。

（2）归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解速度？

  归一化后使得等高线变得更加圆润，更容易使得梯度下降沿着梯度方向一直前进到最优解的点。不进行归一化，曲线的梯度方向不一定一直沿着向最优解的方向前进，很容易走“之”字。

（3）归一化有可能提高精度么？

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（实际情况是值域范围小的特征更重要），对这类模型的特征进行归一化有可能提高精度。

（4） 哪些机器学习算法不需要归一化处理？哪些需要归一化处理？

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。

• 决策树、RF

归一化是为了使计算更方便，避免造成数值问题，比如说求矩阵的逆可能很不精确或者梯度下降法收敛比较困难，需要计算欧氏距离的话量纲也需要调整。

• 线性回归、逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、KNN、神经网络等模型。

（5）对于树形结构为什么不需要归一化

数值缩放不影响分裂点位置。因为第一步都是按照特征值进行排序的，排序的顺序不变，那么所属的分支以及分裂点就不会有不同。
对于树模型不能进行梯度下降，因为树模型是阶跃的，阶跃点处不可导的。所以树模型是通过寻找最优分裂点完成的。

1.2类别特征

类别特征的输入通常是字符串形式，除了决策树等少数模型能直接处理字符串的输入外，对于LR、SVM等模型来说，类别特征必须经过处理转换成数值特征才能正常工作。

• 序号编码、独热编码（one-hot）、二进制编码、Helmert Contrast、Sum Contrast、Polynomial Contrast、Backward Contrast等。

1.3组合特征

可以利用矩阵分解来减少两个高维特征组合后需要学习的参数。

特征选择目的：

• 减少也正的数量、降维，使模型繁华能力更强从而减少过拟合；
• 增强特征对特征值之间的理解。

怎样有效的找到组合特征？

• 特征是否发散：如果一个特征不发散，如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本没有差异，这个特征对样本的区分没有什么作用；
• 特征与目标的相关性。

特征选择有哪些方法？

• 过滤式（filter）
  先对数据集进行特征选择，然后在训练学习器。卡方检验、皮尔逊相关系数
• 包裹式（wrapper）
  需考虑后续学习器，根据目标函数（通常是预测效果评分），每次选择若干特征，或者排除若干特征。
• 嵌入式（embedding）
  是Filter与Wrapper方法的结合。先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。

1.4文本表示模型

词袋模型和N-gram模型、主题模型、词嵌入和深度学习模型

• 词嵌入：将每个词都映射成低维空间（通常K=50～300维）上的一个稠密向量。K维空间的每一维可以看作一个隐含的主题。
• 传统的浅层机器学习模型中，一个好的特征工程往往可以带来算法效果的显著提升。而深度学习模型正好为我们提供了一种自动地选择特征工程的方式，模型中的每个隐层都可以认为对应着不同抽象层次的特征。
• 与全连接网络结构相比：卷积神经网络和循环神经网络一方面很好抓住了文本的特性，另一方面又减少了网络中待学习的参数，提高了训练速度，并且降低了过拟合风险。
  主题模型是基于概率图的生成式模型（LDA），其似然函数可以写成若干条件概率连乘的形式。词嵌入模型一般表达为神经网络，似然函数在网络输出上，需要学习网络的权重以得到单词的稠密向量表示。

1.5图像数据不足时的处理方法

• 基于模型的方法：主要是采用降低过拟合风险的措施，包括简化模型、添加约束项以缩小假设空间、集成学习、Dropout超参数等；
• 基于数据的方法：根据一些先验方法进行数据扩充。
  随即旋转、平移、裁剪、填充、左右翻转。添加噪声：椒盐噪声、高斯白噪声等。颜色变换。改变图像的亮度、清晰度、对比度、锐度等。
• 先对图像特征进行提取，然后在图像特征空间进行变换：生成式对抗网络。

2.模型评估

2.1模型评估的局限性

准确率accuracy：分类正确的样本占总样本的比例。
精确率precision：分类正确的样本占分类器判定为正样本个数的比例。
召回率recall：分类正确的样本占真正的正样本个数的比例。
F1 score：精确率和召回率的调和平均值（2倍的和分之积）。
ROC曲线：横坐标为假阳性率（False Positive Rate, FPR）,纵坐标为真阳性率（True Positive Rate, TPR）.
平均绝对误差MAE（Mean Absolute Error）
平均绝对百分比误差MAPE
均方误差MSE（Mean Squared Error）
均方根误差RMSE（Root Mean Squared Error）

相比P-R曲线，ROC曲线有一个特点，当正负样本分布发生变化时，ROC的曲线形状基本保持不变，而P-R曲线的形状一般会发生比较剧烈变化。

三条距离公理：正定性、对称性、三角不等式
余弦满足正定和对称，不满足三角不等式

2.2A/B测试的陷阱

需要进行线上A/B测试原因：

• 离线无法完全消除过拟合的影响
• 离线无法还原线上的工程环境
• 线上系统的某些商业指标在离线评估中无法计算。

划分测试集要注意保留样本的独立性和采样方式的无偏性。

2.3模型评估的方法

• Holdout检验
• 交叉检验：k-fold交叉验证、留一验证
• 自助法

自助法：当样本无限大时候，大约有1/e（36.8%）的样本从未被选择。

2.4超参数调优

网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化
要素：1、目标函数，即算法需要最大化/最小化的目标；2、搜索范围，一般通过上限和下限来决定；3、算法的其他参数，如搜索步长。

2.5过拟合与欠拟合

降低过拟合风险的方法：
1、从数据入手，获得更多的数据
2、降低模型的复杂度

• 神经网络减少网络层数、神经元个数；决策树模型、降低深度和剪枝。
  3、正则化方法
  4、集成学习方法

• bagging、stacking、boosting

降低欠拟合风险：
1、添加新特征：构造特征工程如：因子分解机、GBDT、Deep-crossing
2、增加模型复杂度
3、减小正则化系数