数据科学面试常见问题汇总 📚

机器学习基础

• 监督学习 vs 无监督学习 🤖
  监督学习需标注数据（如分类、回归），无监督学习无需标注（如聚类、降维）
• 过拟合解决方法 🚫
  数据增强、正则化（L1/L2）、交叉验证、简化模型结构

统计学核心概念

• 假设检验流程 🔍
  提出假设 → 计算统计量 → 确定显著性水平 → 比较p值
• 方差分析（ANOVA） 📊
  用于比较三个及以上组的均值差异，F统计量是关键指标

编程实践

• Python数据处理 🐍
  Pandas库的groupby()、merge()函数使用技巧
• Scikit-learn调用示例 📦

  from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
  model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
  model.fit(X_train, y_train)
  

  

扩展学习

如需深入理解算法原理，可参考：
数据科学算法详解
统计学实战案例

🎯 提示：面试中常考的A/B测试、贝叶斯定理、梯度下降等主题，建议结合数据科学面试指南系统复习。