1樓：幸運的楓陽
機器學習方面的面試主要分成三個部分：
1. 演算法和理論基礎。
2. 工程實現能力與編碼水平。
3. 業務理解和思考深度。
1. 理論方面，我推薦最經典的一本書《統計學習方法》，這書可能不是最全的，但是講得最精髓，薄薄一本，適合面試前突擊準備。
我認為一些要點是：
統計學習的核心步驟：模型、策略、演算法，你應當對logistic、svm、決策樹、knn及各種聚類方法有深刻的理解。能夠隨手寫出這些演算法的核心遞迴步的偽**以及他們優化的函式表示式和對偶問題形式。
非統計學習我不太懂，做過複雜網路，但是這個比較深，面試可能很難考到。
數學知識方面，你應當深刻理解矩陣的各種變換，尤其是特徵值相關的知識。
演算法方面：你應當深刻理解常用的優化方法：梯度下降、牛頓法、各種隨機搜尋演算法（基因、蟻群等等），深刻理解的意思是你要知道梯度下降是用平面來逼近區域性，牛頓法是用曲面逼近區域性等等。
2. 工程實現能力與編碼水平。
機器學習從工程實現一般來講都是某種資料結構上的搜尋問題。
你應當深刻理解在1中列出的各種演算法對應應該採用的資料結構和對應的搜尋方法。比如knn對應的kd樹、如何給圖結構設計資料結構？如何將演算法map-red化等等。
一般來說要麼你會寫c，而且會用mpi，要麼你懂hadoop，工程上基本都是在這兩個平台實現。實在不濟你也學個python吧。
3. 非常令人失望地告訴你儘管機器學習主要會考察1和2
但是實際工作中，演算法的先進性對真正業務結果的影響，大概不到30%。當然演算法必須要足夠快，離線演算法最好能在4小時內完成，實時演算法我沒搞過，要求大概。
更高。機器學習大多數場景是搜尋、廣告、垃圾過濾、安全、推薦系統等等。對業務有深刻的理解對你做出來的系統的結果影響超過70%。這裡你沒做過實際的專案，是。
完全不可能有任何體會的，我做過乙個推薦系統，沒有什麼演算法上的高大上的改進，主要是業務邏輯的創新，直接就提高了很明顯的乙個ctr（具體數目不太方便。
透露，總之很明顯就是了）。如果你做過實際的專案，一定要主動說出來，主動讓面試官知道，這才是最大最大的加分。
2樓：我是乙個學者
熟悉常用機器學習演算法思想，特徵提取，降維，引數估值法等。
3樓：孝任
適合面試前突擊準備1. 演算法和理論基礎 2. 工程實現能力與編碼水平 3.
業務理解和思考深度 1. 理論方面，我推薦最經典的一本書《統計學習方法》，這書可能不是最全的，但是講得最精髓，薄薄一本。
4樓：匿名使用者
但是講得最精髓機器學習方面的面試主要分成三個部分： 1，這書可能不是最全的。 演算法和理論基礎 2.
工程實現能力與編碼水平 3. 業務理解和思考深度 1. 理論方面，我推薦最經典的一本書《統計學習方法》
5樓：匿名使用者
機器學習工程師大部分先考你的**能力和演算法能力。你先需要了解演算法基礎和資料結構，能熟練的在紙上寫出**，並能夠顧及到邊界或者安全性檢驗。然後你才會到第二關。
一般會根據你以前的工作或者專案經歷，延展出一些模型的基本目標函式以及求解方式。有時候我們也會問你一些基本問題，比如為什麼svm保證邊界最大化，l1regression為什麼可以銳減featurespace，lda、em的基本思路等。如果你ml基礎很牛，**或者演算法較差，會猶豫；演算法、**很牛，ml知道一點一般讓過。
有一定演算法能力且ml有一定基礎，比較受歡迎。
如何準備機器學習工程師的面試
機器學習方面的面試主要分成三個部分 演算法和理論基礎。2.工程實現能力與編碼水平。3.業務理解和思考深度。理論方面，我最經典的一本書 統計學習方法 這書可能不是最全的，但是講得最精髓，薄薄一本，適合面試前突擊準備。我認為一些要點是 統計學習的核心步驟 模型 策略 演算法，你應當對logistic s...
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