互联网大厂技术面试中，机器学习基础能力是评估候选人专业素养的核心维度之一。惊脉互联网求职结合历年百度技术岗面试真题及行业动态，梳理出高频考察的知识模块与解题逻辑，帮助考生系统性构建知识框架，提升应答策略的精准性。

一、核心概念与模型评估类问题

百度技术面试常从基础概念切入，考察候选人对机器学习本质的理解。高频问题包括：监督学习与无监督学习的差异：需结合应用场景举例说明，例如分类任务与聚类任务的底层逻辑区别，并解释半监督学习的适用场景。

过拟合与欠拟合的成因及解决方案：需从数据量、模型复杂度、正则化等角度分析，并对比L1/L2正则化的数学原理与实际效果 。

模型评估指标的选择逻辑：如AUC与F1-score的适用场景差异，以及在数据不平衡时如何优化评估标准 。

此类问题要求候选人不仅掌握定义，还需理解技术选择背后的业务适配性。

二、算法原理与实现细节类问题

算法实现细节是百度技术面的重点考察方向，典型问题涵盖：

SVM的数学推导与核函数选择：需解释间隔最大化原理、软间隔的惩罚参数C的作用，并对比线性核与高斯核的优缺点 。

集成学习的底层逻辑：如随机森林与梯度提升树的差异，需从样本采样、特征选择、偏差-方差权衡等维度展开 。

注意力机制的应用价值：结合Transformer架构，说明其在长序列建模中的优势，以及与RNN/LSTM的对比 。

此类问题需候选人深入掌握算法数学推导，并能通过代码片段解释关键步骤（如反向传播中的梯度计算）。

三、模型优化与工业实践类问题

百度尤为关注候选人解决实际问题的能力，高频考点包括：

数据预处理与特征工程策略：如分箱处理连续变量的场景选择、文本特征嵌入的降维方法。

模型压缩与部署技术：知识蒸馏的原理、TensorRT加速推理的底层优化逻辑 。

位置编码的实践意义：在Transformer中如何通过绝对/相对位置编码保留序列信息，及其对长文本处理的影响 。

此类问题需结合具体业务场景（如搜索推荐、广告排序）展开，体现技术落地的闭环思维。

机器学习基础的考察既是对技术底层的检验，也是对问题解决思维的锤炼。惊脉互联网求职建议候选人通过“概念-推导-实践”三层递进式学习，构建扎实的知识图谱，在技术面试中展现多维竞争力。