以下是一些常见的机器学习面试问题，希望对你的面试准备有所帮助。
常见问题
请简述一下什么是机器学习？ 机器学习是一门让计算机通过数据学习并做出决策或预测的科学。
什么是线性回归？请举例说明其应用场景。 线性回归是一种用于预测连续值的算法。例如，预测房价、股票价格等。
请简述一下监督学习、无监督学习和半监督学习的区别。
- 监督学习：需要标记好的数据来训练模型。
- 无监督学习：不需要标记好的数据，通过分析数据中的模式来发现数据中的结构。
- 半监督学习：结合了监督学习和无监督学习，使用少量标记数据和大量未标记数据。
请解释一下过拟合和欠拟合。
- 过拟合：模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现很差，因为模型过于复杂，对训练数据中的噪声也进行了学习。
- 欠拟合：模型在训练数据上表现很差，因为模型过于简单，没有捕捉到数据中的有效模式。
什么是决策树？请举例说明其优缺点。 决策树是一种通过树状结构对数据进行分类或回归的算法。
- 优点：易于理解和实现，可以处理非线性数据。
- 缺点：容易过拟合，对噪声数据敏感。
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机器学习模型：
决策树：
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