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  • 机器学习面试题(一)

    机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时,我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。

    算法理论基础不仅包含基本概念、数学基础,也包含了机器学习、深度学习相关。今天给大家推荐一个不错的算法理论基础面试题汇总资源,已开源~

    首先放上这份开源面试题汇总的地址:

    https://github.com/sladesha/Reflection_Summary

    其作者是 SladeSal 和 tcandzq,来自 2020 届校招面试各类算法问题及个人理解的汇总。目前已经收获 900+ 的赞了~

    资源目录:

    • 基础概念
    • 数学
    • 数据预处理
    • 机器学习
    • 深度学习
    • 自然语言处理
    • 推荐
    • 风控
    • 评价指标

    下面来看一下详细内容,一睹为快!

    1. 基础概念

     

    基础概念部分包含了 5 个主题,分别是:方差和偏差、生成与判别模型、先验概率和后验概率、频率概率、AutoML。每个主题都包含若干常见、高频出现的面试题。

    例如“如何解释偏差、方差,模型训练为什么要引入偏差和方差?”

     

    问题的解释都来自面试题的精炼总结,不罗嗦,简单易懂。

    2. 数学

    数学部分包含了 12 个主题,分别是:数据质量、最大公约数问题、牛顿法、拟牛顿法、概率密度分布、平面曲线的切线和法线、导数、微分中值定理、泰勒公式、欧拉公式、矩阵、概率论。

    例如,看下关于泰勒公式的讲解。

    泰勒公式一句话描述:就是用多项式函数去逼近光滑函数。常见的泰勒公式有:

     

    3. 数据预处理

    数据预处理部分包含了 5 个主题,分别是数据平衡、异常点处理、缺失值处理、特征选择、特征提取。数据预处理是机器学习算法的重要组成部分。

    例如“为什么需要对数据进行变换?”,“归一化和标准化之间的关系?”

    这部分作者总结得很详细,后面还有展开!关于连续特征的常用方法,作者引入一张图进行总结归纳:

    4. 机器学习

    机器学习部分包含了 9 个主题,分别是:聚类、线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯、随机森林、集成学习、FM/FFM、SVM。这部分内容详实,核心面试题也总结得很好。

    例如 SVM 面试题非常丰富,涵盖得比较全面。众所周知,支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。

    关于KKT限制条件,KKT条件有哪些、引入拉格朗日的优化方法后的损失函数解释、核函数的作用是啥、核函数的种类和应用场景作者都有详细解释。

    5. 深度学习

    深度学习部分包含了 8 个主题,分别是:dropout、batch_normalization、bp过程、embedding、softmax、梯度消失/爆炸、残差网络、Attention。

    例如“残差网络为什么能解决梯度消失的问题?”

    6. 自然语言处理

    自然语言处理部分包含了 8 个主题,分别是:GloVe、WordsVec、CRF、LDA、LSTM、GRU、Bert、文本相似度计算。

    例如“word2vec和glove区别?”

    7. 推荐

    推荐部分包含 8 个主题,分别是:DIN、DeepFM、YoutubeNet、Wide&Deep、MLR、Neural Network全家桶、XDeepFM、Recall。

    8. 风控

    风控部分包含了 2 个主题,分别是:孤立森林和评分卡。

    9. 评价指标

    评价指标包含了 5 个主题,分别是:二分类、多分类、回归指标、聚类指标、排序指标。

    总的来说,这是一份不错的算法理论基础面试资源,作者对常见的大厂面试题做了较好的归纳和总结。帮助大家对这些知识点进行梳理和理解,以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试。

    目前该项目应该还在补充完善。

    最后,再次放上该资源的 GitHub 开源地址:

    https://github.com/sladesha/Reflection_Summary

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