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Categorias: Todos - 数据 - 技术

por nuby moqo 11 anos atrás

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如何准备机器学习工程师的面试

机器学习工程师的面试准备涉及多个关键领域。首先，候选人需要具备扎实的算法和理论基础，这包括统计学习、数学知识以及各种优化方法的掌握。掌握这些知识不仅要求能够理解，还需要能够写出核心递归步骤的伪代码，并熟悉优化函数的表达式。其次，工程实现能力和技术水平同样重要，这要求对数据结构和搜索方法有深刻的理解，例如kNN算法对应的KD树结构。此外，候选人还需具备在实际项目中应用这些技术的能力。

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3. 业务理解和思考深度

最后冠军没有用任何高大上的算法而是基于对数据和业务的深刻理解和极其细致的特征调优利用非常基本的一个算法夺冠

2. 工程实现能力与技术水平

Hadoop

深刻理解在1中列出的各种算法对应应该采用的数据结构和对应的搜索方法，比如kNN 对应 KD树

1. 算法和理论基础

算法知识

深刻理解常用的优化方法：梯度下降、牛顿法、各种随机搜索算法（基因、蚁群等等）

数学知识

深刻理解矩阵的各种变换，尤其是特征值相关的知识

统计

能够随手写出这些算法的核心递归步的伪代码以及他们优化的函数表达式和对偶问题形式

统计学习的核心步骤：模型、策略、算法

推荐：统计学习方法

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