作为一名深耕数据科学和算法领域的从业者，我们深知在 2026 年的求职面试中，仅凭对传统算法的浅层理解已难以脱颖而出。现在的面试不再仅仅是考察你对公式或 API 的记忆，更是对你是否具备“AI 原生”思维的深度检验——即你是否理解模型在生产环境中的底层逻辑，以及如何利用现代化的 AI 工具流来构建、部署和维护系统。
在这篇文章中，我们将深入探讨几个面试中出现频率最高、也是最容易被误读的“重难点”。除了重温机器学习的定义、过拟合与正则化等经典议题外，我们将结合 2026 年的最新视角，融入 Vibe Coding（氛围编程）、Agentic AI 以及云原生工程实践，帮助你彻底理清这些概念，让你在面试中不仅能“知其然”，更能驾驭未来的技术趋势。
我们如何重新审视机器学习（ML）与传统 AI、数据科学的边界？
首先，让我们从宏观角度理清这几个经常被混用的概念，特别是在 2026 年 Agentic AI（代理式 AI） 兴起的背景下，这些定义发生了微妙的变化。在面试的开场，如果能结合最新的技术演进定义这些术语，能迅速建立你的前瞻性形象。
机器学习（ML） 依然是人工智能（AI）的核心子集，专注于构建能够从数据中学习的算法。但在 2026 年，我们不再仅仅将其视为“预测工具”，而是将其视为 AI Agents（智能体）的“推理引擎”。过去我们教模型识别猫，现在我们教模型规划任务。ML 算法通过识别模式来进行预测或决策，并且随着数据量和算力的提升，其能力边界正在不断扩展。
为了更直观地理解，我们可以看看下表，它展示了在 AI 原生应用 视角下，AI、ML 和 数据科学 的区别与联系：
人工智能 (AI)
数据科学 (DS)
—
—
构建能够感知、推理、行动的自主系统
从数据中提取洞察，为 AI 提供燃料与验证
Multi-agent 系统、具身智能、自主规划
DataOps、特征工程、可观测性、BI 分析
LangChain/Graph (Agent编排)、RAG、Prompt Engineering
SQL/NoSQL、流式计算、因果推断工具
自动化研发 Agent、全自动驾驶系统
实时监控仪表盘、用户行为归因分析在面试中，如果你能指出：“现在的数据科学不仅包含建模，更包含为 Agent 提供高质量的特征存储；而机器学习正在从单纯的预测转向支持自主决策”，这将会是一个巨大的加分项。
什么是过拟合与欠拟合？—— 在大模型时代的全新视角
这几乎是每场面试必问的基础题，但在 2026 年，我们需要结合 大语言模型（LLM） 的训练与微调来回答。
过拟合 就像是一个为了通过考试死记硬背的学生，甚至记住了考卷上的印刷错误。在技术层面，模型不仅学习了数据中的真实信号，还学习了噪声。在深度学习时代，这通常表现为模型在训练数据上 Loss 极低，但在验证集上表现糟糕。而在 LLM 微调 中，过拟合则表现为模型失去了泛化能力，只会重复训练集中的特定语句，也就是我们常说的“灾难性遗忘”的前兆。
欠拟合 则像是模型容量不足，无法捕捉数据中的复杂模式。比如，试图用线性回归去预测生成式 AI 的用户增长曲线，或者用一个小参数量的模型（如 1B 参数）去拟合需要高推理能力的复杂数学题。
#### 2026 年的实战策略：不仅仅是 Dropout
作为开发者，我们的工具箱已经更新了：
- 早停法：这是最直观的方法。监控验证集的误差，一旦发现验证误差不再下降甚至上升，立即停止。在训练 LLM 时，我们会动态监控 Perplexity（困惑度）指标。
- K 折交叉验证：在数据量有限时（比如医疗数据），这是黄金标准。它能让我们更准确地评估模型的泛化能力。
- 数据增强：在 2026 年，我们不再局限于旋转图片。我们使用 LLM 生成合成数据 来增强训练集，或者使用 SMOTE 等高级算法处理不平衡数据。
- 正则化：这是我们的核心武器，下一节将详细展开。
#### Python 代码示例：模拟过拟合与修复
让我们来看一个实际的例子。我们将使用 scikit-learn 模拟一个高方差模型，并展示如何通过正则化挽救它。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 设置随机种子以保证结果可复现
np.random.seed(42)
# 1. 生成模拟非线性数据
# 真实关系是一个二次函数加上噪声
m = 100
X = 6 * np.random.rand(m, 1) - 3
y = 0.5 * X**2 + X + 2 + np.random.randn(m, 1) * 1.5
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 2. 构建一个高阶多项式模型（极易过拟合）
# degree=15 意味着模型极其复杂，试图拟合每一个噪声点
polynomial_regression = Pipeline([
("poly_features", PolynomialFeatures(degree=15, include_bias=False)),
("lin_reg", LinearRegression()),
])
# 训练模型
polynomial_regression.fit(X_train, y_train)
# 预测与评估
y_train_pred = polynomial_regression.predict(X_train)
y_test_pred = polynomial_regression.predict(X_test)
train_mse = mean_squared_error(y_train, y_train_pred)
test_mse = mean_squared_error(y_test, y_test_pred)
print(f"[过拟合模型] 训练集 MSE: {train_mse:.2f}")
print(f"[过拟合模型] 测试集 MSE: {test_mse:.2f}")
# 面试分析点：你会发现训练 MSE 极低（接近0），但测试 MSE 很高。
# 这就是高方差模型的典型特征：泛化能力差。
深入解析：正则化技术 (L1/L2) 与其在特征工程中的地位
正则化是我们防止模型“发疯”的利剑。它的核心思想是在损失函数中加入一个“惩罚项”，迫使模型权重保持较小。这不仅简化了模型，还提高了稳定性。
L1 正则化 和 L2 正则化 是两种最主流的技术。
- Ridge (L2)：惩罚权重的平方和。它倾向于让所有特征的权重都变小，但不会减为 0。适用于特征之间存在多重共线性的场景。
- Lasso (L1)：惩罚权重的绝对值。它倾向于产生稀疏解，即直接将无用特征的权重变为 0。这意味着它自带特征选择功能。
#### 代码示例：使用 Ridge (L2) 修复过拟合
让我们继续刚才的代码，看看如何引入正则化项来平滑那条扭曲的曲线。
# 3. 使用 Ridge 正则化 (L2) 来修复过拟合
# Alpha (即 lambda) 控制正则化强度。我们设为一个较大的值来强力压制权重
ridge_regression = Pipeline([
("poly_features", PolynomialFeatures(degree=15, include_bias=False)),
("ridge_reg", Ridge(alpha=20.0)), # 注意：sklearn 中 alpha 对应 lambda
])
ridge_regression.fit(X_train, y_train)
# 重新预测
y_train_pred_ridge = ridge_regression.predict(X_train)
y_test_pred_ridge = ridge_regression.predict(X_test)
train_mse_ridge = mean_squared_error(y_train, y_train_pred_ridge)
test_mse_ridge = mean_squared_error(y_test, y_test_pred_ridge)
print(f"
[Ridge 模型] 训练集 MSE: {train_mse_ridge:.2f}")
print(f"[Ridge 模型] 测试集 MSE: {test_mse_ridge:.2f}")
# 结果分析：
# 虽然 Ridge 的训练误差可能比过拟合模型略高（偏差增加），
# 但测试误差显著下降（方差降低），实现了偏差-方差的权衡。
#### 代码示例：使用 Lasso (L1) 进行自动化特征筛选
在我们的项目中，经常面临成百上千个特征。Lasso 可以帮我们“瘦身”。
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 生成数据：100 个样本，50 个特征，但只有 5 个特征是真正有用的
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=50, n_informative=5, noise=10, random_state=42)
# 关键步骤：正则化前必须缩放数据！因为 L1/L1 对特征尺度敏感
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# 使用 Lasso 回归
# Alpha 越大，稀疏性越强。我们需要通过 Cross-Validation 来选择最优 Alpha
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X_scaled, y)
# 统计被保留的特征（权重不为0）
n_selected = np.sum(lasso.coef_ != 0)
print(f"
原始特征数: 50")
print(f"Lasso 筛选后保留的特征数: {n_selected}")
# 面试加分项：
# 我们可以看到 Lasso 自动将那 45 个噪声特征的权重压缩为 0，
# 这极大地提升了模型的解释性，并减少了后续部署时的计算开销。
2026 新增章节：工程化实践与 Vibe Coding (氛围编程)
在今天的面试中，如果你只谈模型准确率，而不谈如何落地，可能会被认为缺乏工程思维。作为开发者，我们需要了解从 2024 年兴起的 Vibe Coding 趋势，以及如何在现代开发范式中应用。
#### 什么是 Vibe Coding？如何利用 AI 辅助机器学习开发？
Vibe Coding 指的是利用现代 AI IDE（如 Cursor, Windsurf, GitHub Copilot）进行的一种直觉驱动的编程模式。在这种模式下，我们不再死记硬背 API，而是与 AI 结对编程。
- 场景 1：快速原型验证。面试中你可能会被问及如何快速验证一个想法。在 2026 年，我们会回答：“我会在 Cursor 中让 AI 生成一个 PyTorch DataLoader 的骨架，然后我专注于调整核心的 transform 逻辑。”
- 场景 2：复杂 Bug 修复。当模型在分布式训练中出现 NaN 损失时，我们利用 LLM 驱动的调试工具，直接向 IDE 描述：“我们遇到了梯度爆炸，请帮我检查梯度裁剪的代码部分”，而不是逐行打印日志。
#### 代码示例：生产级代码规范与异常处理
在面试中写代码时，我们不仅要“能跑”，还要体现“工程健壮性”。下面的代码展示了我们在生产环境中编写模型时的标准实践：包含类型注解、日志记录和异常捕获。
import logging
import numpy as np
from typing import Optional, Tuple
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
# 配置日志记录，这是生产环境必须的
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class SafeFeatureScaler(BaseEstimator, TransformerMixin):
"""
一个带异常处理的安全特征缩放器。
在实际项目中，我们很少直接调用 API，而是封装成这样的组件。
"""
def __init__(self, method: str = ‘standard‘):
self.method = method
self.mean_: Optional[np.ndarray] = None
self.scale_: Optional[np.ndarray] = None
def fit(self, X: np.ndarray, y: Optional[np.ndarray] = None) -> ‘SafeFeatureScaler‘:
try:
if self.method == ‘standard‘:
self.mean_ = np.mean(X, axis=0)
self.scale_ = np.std(X, axis=0)
# 防止除以0
self.scale_[self.scale_ == 0] = 1
logger.info(f"Model fitted with mean={self.mean_[:2]}...")
else:
raise ValueError(f"Unknown scaling method: {self.method}")
return self
except Exception as e:
logger.error(f"Fitting failed due to: {e}")
raise
def transform(self, X: np.ndarray) -> np.ndarray:
if self.mean_ is None:
raise RuntimeError("Transformer not fitted yet!")
return (X - self.mean_) / self.scale_
# 模拟使用
try:
X_train = np.random.rand(100, 5)
scaler = SafeFeatureScaler(method=‘standard‘)
X_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
print("Transformed data shape:", X_scaled.shape)
except Exception as e:
print(f"Pipeline stopped: {e}")
#### 性能优化与边缘计算考量
在 2026 年，我们不仅要考虑模型精度，还要考虑推理成本。
- 模型量化：我们会讨论如何将 FP32 模型转换为 INT8，以便在边缘设备（如无人机、IoT 传感器）上运行，同时保持精度损失在可接受范围内。
- Serverless 部署：针对突发流量（如电商大促的推荐系统），我们会倾向于将模型部署在 AWS Lambda 或类似的无服务器平台上，按需计费，自动扩缩容。
总结：从“调参侠”到“AI 架构师”
在这篇文章中，我们不仅拆解了机器学习的核心支柱——过拟合、正则化（Lasso/Ridge）和特征工程，更重要的是，我们将这些基础概念与 2026 年的工程实践相结合。
掌握这些内容能让你在面试中展示出双重价值：你既懂底层的数学原理，又懂如何用 Vibe Coding 快速交付，还能在生产环境中处理异常、优化性能。给你的建议： 不要只停留在理论。回家后，试着在 Cursor 中写一个包含完整 Pipeline 的脚本，故意制造一些 NaN 值，然后尝试用 AI 辅助你写出鲁棒的异常处理代码。这不仅是通过面试的捷径，更是通往未来技术专家的必经之路。