1. 特征归一化
1.为什么需要对数值类型的特征做归一化？
- 为了消除数据特征之间的量纲的影响，我们需要做归一化处理，使得不同的指标之间具有可比性。
- 以梯度下降为例，不同指标的更新速度变得更为一致，容易更快地通过梯度下降找到最优解。
2.说说你了解的归一化的方法？
（1）线性函数归一化（Min-Max Scaling）：对原始数据进行线性变换，结果映射到[0,1]范围$X_{norm}=\frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}}$
（2）零均值归一化（Z-Score Normalization）：将原始数据映射到均值为0，标准差为1的分布上，假设原始均值为$\mu$，标准差为$\sigma$则归一化的公式定义为$z=\frac{x-\nu}{\sigma}$
**3.什么模型用归一化比较多？ **
通过梯度下降求解的模型通常需要归一化的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型，但是对于决策树模型等并不适用（决策树主要是考虑信息增益比，而这个和特征是否归一化无关）。
2. 类别型特征
注：类别型特征主要是指诸如性别（男，女）、血型（A、B、AB、O）等，通常是以字符串的形式。除了决策树等少数树模型可以直接处理字符串形式的输入，对于逻辑回归、支持向量机等模型，类别特征必须经过处理转换成数值特征才能正确工作。
1.在对数据进行预处理的时候，应该怎样处理类别特征？
- 序号编码：类别之间具有大小关系
- 独热编码：类别之间无大小关系
- 二进制编码：先给每一类一个ID再映射成二进制编码（节省空间，哈希映射）
3. 高维组合特征的处理
1.什么是组合特征？如何处理高维组合特征？
为了提高复杂关系的拟合能力，在恃征工程中经常会把一阶离散特征两两组合，构成高阶组合特征；
处理方法：用低维向量表示：$Y=sigmoid(\sum_{i}\sum_{j}w_{ij}<x_i,x_j>)$
4. 组合特征
1.怎样有效地找到组合特征？
梯度提升决策树
5. 文本表示模型
1.文本表示模型有哪些？他们各自的优缺点？
- 词袋模型和N-gram模型
- 主题模型
- 词嵌入模型和深度学习模型
6. word2Vec
7. 图像数据不足时的处理方法
1.在图像分类任务中，训练数据不足会带来什么样的问题？如何缓解数据量不足带来的问题？
具体到国像分类任务上，训练数据不足带来的问题主要表现在过拟合方面，即模型在训练样本上的效果可能不错 但在测试集上的泛化效果不佳。
解决方法：
简化模型
添加约束项缩小假设空间（L1/L2正则项）
集成学习
dropout超参数等等
- 数据扩充：，即根据 些先验知识 在保持特定信息的前提下 对原始数据进行适当变换以达到扩充数据集的效果。
- 具体到图像：随机旋转、平移缩放、裁剪……
- 颜色变换
- 高斯噪声、椒盐噪声
- 亮度、清晰度、对比度、锐度等
