平均值：计算多个高性能模型的预测平均值

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集成学习用于结合多个机器学习模型的见解，以提高准确性和性能指标。

简单的设置方法：

加权平均：我们根据性能为机器学习模型分配不同的权重，然后将它们组合起来。
高级集成方法：

装袋用于最小化方差误差。随机创建训练数据子集并在模型上进行训练。与单个模型相比，组合模型可以减少方差并使其更加可靠。
Boosting 用于减少偏差误差并生成卓越的预测模型。这是一种迭代集成技术，可根据最后的分类调整权重。增强算法对先前模型预测不准确的观察结果给予更多权重。
套袋和加固

装袋和提升 作者：Fernando López

通过完成Python 中的集成方法课程，了解有关平均、装袋、堆叠和提升的更多信息。

如何准备机器学习面试
了解角色和公司
了解您要申请的公司和职位非常重要。请务必查看职位描述并做好相应准备。大多数工作申请将包括工具、技术、方法和能力。使用此信息并在技术和非技术面试阶段讨论它。

解决编码挑战
练习 Python，解决编码挑战，并确保你掌握了练习的时间。面试官不会让你把所有的时间都花在想出解决方案上。您还可以使用 Leetcode、Code wars 和 DataCamp 等平台来练习编码挑战。

回顾最近的机器学习项目
大多数招聘经理使用 GitHub 存储库、简历和作品集来准备您之前项目中的问题。您将被要求解释如何克服特定项目中的某些问题。不要不知所措；只需查看您的投资组合中的项目即可。不要忘记您可以使用DataLab来展示您的项目。

数据处理和处理
您必须学会处理结构化和非结构化表格数据、声音文件和图像数据。了 亚美尼亚数据 解增强、清理和处理数据的各种方法。了解如何根据深度神经网络架构调整数据大小。

回顾模拟面试
准备面试的最佳方法是复习模拟机器学习问题。您应该回顾有关行为和情况、基本机器学习、编码、特定功能和机器学习操作的问题。

了解 AI/ML 的最新进展
在面试过程中，您将被问及最新的工具、技术、模型和方法。公司寻找与该行业相符且渴望学习的人才。您必须阅读博客、研究文章并关注社交媒体群组，才能了解趋势并了解情况。

机器学习是一个不断变化的领域。每周您都会看到新的尖端技术。目前，它是一个稳定的扩散文本图像扩散模型。

设计完整的机器学习生命周期
在面试的最后一部分，你会被问到系统的设计。解释您将如何收集数据、处理数据并创建机器学习解决方案。例如：您将如何在 Facebook 上创建餐厅推荐？