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■ 基于算法的方法
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在样本不均衡时，也可以通过改变模型训练时的目标函数（如代价敏感学习中不同类别有不同的权重）来矫正这种不平衡性；当样本数目极其不均衡时，也可以将问题转化为单类学习（one-class learning）、异常检测（anomaly detection）。本节主要关注采样，不再赘述。
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·总结与扩展·
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在实际面试时，这道题还有很多可扩展的知识点。例如，模型在不均衡样本集上的评价标准；不同样本量（绝对数值）下如何选择合适的处理方法（考虑正负样本比例为1∶100和1000∶100000的区别）；代价敏感学习和采样方法的区别、联系以及效果对比等。
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百面机器学习：算法工程师带你去面试 第9章 前向神经网络
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深度前馈网络（Deep Feedforward Networks）是一种典型的深度学习模型。其目标为拟合某个函数f，即定义映射y=f (x;θ)将输入x转化为某种预测的输出y，并同时学习网络参数θ的值，使模型得到最优的函数近似。由于从输入到输出的过程中不存在与模型自身的反馈连接，此类模型被称为“前馈”。
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深度前馈网络通常由多个函数复合在一起来表示，该模型与一个有向无环图相关联，其中图则描述了函数的复合方式，例如“链式结构”f (x)=f(3)( f(2)( f(1)(x)))。链的全长定义为网络模型的“深度”。假设真实的函数为f (x)，在神经网络的过程中，我们试图令f (x)拟合f (x)的值，而训练数据则提供在不同训练点上取值的f (x)的近似实例（可能包含噪声），即每个样本x伴随一个标签y≈f (x)，指明输出层必须产生接近标签的值；而网络学习算法则需要决定如何使用中间的“隐藏层”来最优的实现f*的近似。
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深度前馈网络是一类网络模型的统称，我们常见的多层感知机、自编码器、限制玻尔兹曼机，以及卷积神经网络等，都是其中的成员。
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百面机器学习：算法工程师带你去面试 01 多层感知机与布尔函数
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场景描述
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神经网络概念的诞生很大程度上受到了神经科学的启发。生物学研究表明，大脑皮层的感知与计算功能是分层实现的，例如视觉图像，首先光信号进入大脑皮层的V1区，即初级视皮层，之后依次通过V2层和V4层，即纹外皮层，进入下颞叶参与物体识别。深度神经网络，除了模拟人脑功能的多层结构，最大的优势在于能够以紧凑、简洁的方式来表达比浅层网络更复杂的函数集合（这里的“简洁”可定义为隐层单元的数目与输入单元的数目呈多项式关系）。我们的问题将从一个简单的例子引出，已知神经网络中每个节点都可以进行“逻辑与/或/非”的运算，如何构造一个多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）网络实现n个输入比特的奇偶校验码（任意布尔函数）？
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知识点
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数理逻辑，深度学习，神经网络
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问题1 多层感知机表示异或逻辑时最少需要几个隐含层（仅考虑二元输入）？
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难度：★★☆☆☆
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分析与解答
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首先，我们先来分析一下具有零个隐藏层的情况（等同于逻辑回归）能否表示异或运算。仅考虑二元输入的情况，设X取值为0或1，Y的取值也为0或1，Z为异或运算的输出。也就是，当X和Y相同时，异或输出为0，否则为1，具体的真值表如表9.1所示。
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表9.1 异或运算的真值表
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X
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Y
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