机器学习算法工程师面试经历
2018-02-24 22:44
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以下内容不分公司,只分知识点 (1):基础知识 基础知识包括最优化,线性代数,高数,概率论,个人以为,在面试之前复习一遍,然后争取能把每个算法都能推导一遍就可以,比如各种分布,还有一二阶等等优化算法。 (2):编程题 leetcode建议刷一遍,数据结构的基础知识一定要好,如果面试官问你堆排序你写不出来,我觉得这个可能是致命伤 (3):机器学习算法 常见的机器学习算法很大概率都会考,建议先把公式记下来,然后学会推导,然后思考,怎么防止过拟合,怎么调参,适用的场景是什么,比如lr和xgboost的适用场景,估计很多地方都会问到,挑选一个你最熟悉的算法认真讲解一下,建议,代码实现每个算法 (4):工程能力 我觉得这个应该是最为看重的,如果没有项目的话,不建议报算法这里,项目来源途径,比如天池,kaggle,学校项目,这里谈一下学校项目这里,相信很多人,选择报这个项目,或多或少是有相关的机器学习项目,建议学校的项目一定往深度做,如果搞个顶会论文更好了 (5)深度学习 这个的话,建议学一些,毕竟表明了目前流行技术的学习态度 最后,希望大家成为一个创造者。
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