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作爲科技四巨頭之一，蘋果公司已經建立了當今時代最具標誌性的品牌之一。作爲ipod和智能手機的先驅者，蘋果公司一直走在創新科技、卓越營銷以及大數據領域的最前沿。
而蘋果公司的數據科學家想必也並非等閒之輩，他們似乎也扮演着軟件工程師的角色。本文就來揭開他們神祕面紗的一個角，來看看蘋果的面試題你能不能答得上來吧！
數據科學崗面試題
問:ACF和PACF是什麼意思?
要回答這個問題，首先需要知道什麼是自相關或序列相關。自相關關注的是給定時間序列，以及它自身滯後版本之間的相似程度。
因此，自相關函數（ACF）是一種用於查找數據中模式的工具，特別是在由各種時滯分隔的點之間的相關性方面。例如，ACF（0）= 1表示所有數據點都與自身完全相關，ACF（1）= 0.9表示一個點與下一個點之間的相關性爲0.9。
PACF是部分自相關函數的縮寫。引用StackExchange中的一段話，“它可以被認爲是兩個點之間的相關性，這兩個點之間以一定數量的週期n隔開，但是移除了中間相關性的影響。”
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如果T1與T2直接相關，T2與T3直接相關，則可以認爲T1與T3相關。PACF將刪除與T2之間的中間相關性。
問:什麼是偏差-方差權衡?
估計量的偏差是期望值和真值之間的差值。具有高偏差的模型容易被過度簡化而導致擬合不足。方差表示模型對數據和噪聲的敏感性。高方差模型會導致過擬合。
因此，偏差-方差權衡是機器學習模型的一種特性，在這種模型中，方差越小，偏差越大，反之亦然。一般來說，可以找到兩者的最佳平衡點，使誤差最小化。
問:描述L1和L2正則化之間的差異，特別是它們對模型訓練過程影響的差異。
L1，L2正則化都是用於減少訓練數據過擬合的方法。最小二乘法可使殘差平方和最小化，從而產生低偏差和高方差。
L2正則化，也稱爲嶺迴歸，可將殘差平方加λ乘以斜率平方的總和最小化。這個額外的術語稱爲嶺迴歸懲罰。這會增加模型的偏差，使訓練數據的擬合度變差，但也會減少方差。
如果把嶺迴歸懲罰替換爲斜率的絕對值，則將獲得Lasso迴歸或L1正則化。L2的魯棒性較弱，但解法穩定，有唯一解。L1的魯棒性較強，但解法不穩定，並且可能有多個解。
問:XGBoost如何處理偏差-方差權衡?
XGBoost是一種利用梯度增強算法的集成機器學習算法。從本質上講，XGBoost就像是對類固醇的裝袋和提升技術。因此，可以說XGBoost處理偏差和方差的方式類似於任何增強技術。
Boosting是一種集成的元算法，它通過對許多弱模型進行加權平均來減少偏差和方差。通過關注弱預測並在模型中迭代，可以減少誤差（從而減少偏差）。同樣，由於它採用許多弱模型的加權平均值，因此最終模型的方差低於每個弱模型本身的方差。
問:什麼是隨機森林?爲什麼樸素貝葉斯更好?
隨機森林是一種基於決策樹的整體學習技術。隨機森林涉及使用原始數據通過“自舉法”得到的數據集創建多個決策樹，並在決策樹的每個步驟中隨機選擇變量的子集。
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然後，模型選擇每個決策樹的所有預測的模式。通過依靠“多數決定”模型（ ‘Majority Wins’ Model），它降低了單個樹出錯的風險。
如果我們只創建一個決策樹，那麼第三個決策樹的預測值將是0。但是，如果我們選取所有4個決策樹的模式，則預測值爲1，這就是隨機森林。
隨機森林還有其他一些好處，包括強大的性能，可以對非線性邊界進行建模，不需要交叉驗證，賦予特徵重要性等等。
從易訓練和理解過程和結果的意義上講，樸素貝葉斯更好，隨機森林似乎像一個黑匣子。但是，就性能而言，隨機森林通常是更強大的，因爲它是一種集成技術。
編程崗面試題
這裏還有幾個關於編程的額外面試問題，你可以自己嘗試回答一下：
· 編寫一個函數，以檢測二叉樹的左右子樹是否都是鏡像的。
· 給定一個字符串列表，用Python編寫一個函數以返回所有作爲字謎的字符串。
· 假設你有100,000個文件分佈在多個服務器上，並且你想處理所有這些文件，你將如何在Hadoop中做到這一點？
· 給定一個整數列表，找到該數組左半部分的總和等於右半部分的索引。
· Python和Scala的區別是什麼？
· 闡述LRU Cache
· 你將如何設計客戶端-服務器模型，使客戶端每分鐘發送一次位置數據？
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怎麼樣，你能回答得上來嘛？
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