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问题1：过拟合 怎么解决

过拟合：是指训练误差和测试误差之间的差距太大。换句换说，就是模型复杂度高于实际问题，模型在训练集上表现很好，但在测试集上却表现很差。

欠拟合：模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据背后的规律。

如何解决欠拟合？

欠拟合基本上都会发生在训练刚开始的时候，经过不断训练之后欠拟合应该不怎么考虑了。但是如果真的还是存在的话，可以通过增加网络复杂度或者在模型中增加特征，这些都是很好解决欠拟合的方法。

如何防止过拟合？

获取和使用更多的数据（数据集增强）、降低模型复杂度、L1\L2\Dropout正则化、Early stopping（提前终止）

问题2：朴素贝叶斯为啥朴素

之所以被称为“朴素”， 是因为它假定所有的特征在数据集中的作用是同样重要和独立的，正如我们所知，这个假设在现实世界中是很不真实的，因此，说是很“朴素的”。

人工智能三大应用方向CV、NLP、推荐系统，其中计算机视觉(CV)作为人工智能技术的领头羊，被广泛应用到∶人脸识别、安防监控、无人驾驶、医疗影像等各个领域﹔也催生了一批除BAT和安防老大海康威视之外的CV独角兽，比如︰商汤、旷视、依图、云从科技、字节跳动等;最近百度官宣造车计划，带火无人驾驶领域，CV方向就业前景一片大好。

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问题3：python装饰器

装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。

如：使用python装饰器获取某个函数的运行时间

问题4：python生成器

介绍python生成器需要先介绍可迭代对象和迭代器。可迭代对象（Iterable Object），简单的来理解就是可以使用 for 来循环遍历的对象。比如常见的 list、set和dict。

可迭代对象具有__iter__ 方法，用于返回一个迭代器，或者定义了getitem方法，可以按 index 索引的对象（并且能够在没有值时抛出一个 IndexError 异常），因此，可迭代对象就是能够通过它得到一个迭代器的对象。所以，可迭代对象都可以通过调用内建的 iter() 方法返回一个迭代器。

生成器其实是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写__iter__()和__next__()方法了，只需要一个yiled关键字。

问题5：L1正则化与L2正则化的区别

L1范数（L1 norm）是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算子”（Lasso regularization）。

比如 向量A=[1，-1，3]， 那么A的L1范数为 |1|+|-1|+|3|.

简单总结一下就是：L1范数: 为x向量各个元素绝对值之和。L2范数: 为x向量各个元素平方和的1/2次方，L2范数又称Euclidean范数或者Frobenius范数Lp范数: 为x向量各个元素绝对值p次方和的1/p次方.

在支持向量机学习过程中，L1范数实际是一种对于成本函数求解最优的过程，因此，L1范数正则化通过向成本函数中添加L1范数，使得学习得到的结果满足稀疏化，从而方便人类提取特征，即L1范数可以使权值稀疏，方便特征提取。L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。

nL1和L2的差别，为什么一个让绝对值最小，一个让平方最小，会有那么大的差别呢？看导数一个是1一个是w便知, 在靠进零附近, L1以匀速下降到零, 而L2则完全停下来了. 这说明L1是将不重要的特征(或者说, 重要性不在一个数量级上)尽快剔除, L2则是把特征贡献尽量压缩最小但不至于为零. 两者一起作用, 就是把重要性在一个数量级(重要性最高的)的那些特征一起平等共事(简言之, 不养闲人也不要超人)。

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