機器學習-演算法工程師 -面試/筆試準備-重要知識點梳理
整理了一下機器學習-演算法工程師需要掌握的機器學習基本知識點，並附上了網上筆者認為寫得比較好的博文地址，供參考。（持續更新）
機器學習相關基礎概念
Variance（方差）與bias（偏差）
常用效能指標
生成模型與判別模型
整合學習：Bagging、Boosting、Stacking
Logistic Regression
GBDT（梯度提升樹）、 XGboost
SVM 與 感知機
Naïve Bayes（樸素貝葉斯）
梯度下降法與牛頓法
常見聚類方法
監督學習、無監督學習、半監督學習
L1正則化與L2正則化
經驗風險最小化（ERM）與結構風險最小化（SRM）
極大似然估計（MLE）與最大後驗概率估計（MAP）
遷移學習
強化學習
LDA 、PCA
類別不均衡問題
深度學習相關
神經網路（反向傳播、梯度消失、dropout）
CS231n課程筆記翻譯：反向傳播筆記
CNN
RNN、LSTM
GAN
目標檢測
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2018 百度機器學習演算法工程師面試
走的是內推流程，發簡歷後沒幾天就打電話約電話面試，約的時間產不多隔了一週。 面試那天，電話打過來，感覺挺有禮貌的，上來首先自我介紹沒什麼懸念，然後就是開始照著簡歷問。 1. 說下你簡歷上的那個論文做的是什麼 2. 論文裡的演算法比原來提升了多少 3.
【面試】2017滴滴機器學習演算法工程師面試
一面： 先自我介紹，然後看著簡歷問我，有用過哪些機器學習的演算法做專案。比如說決策樹用它做過什麼專案沒有？CNN用它做過什麼專案沒有？ 我回答沒有，因為現場編我也編不出來。就跟老師說我自己學習的。然後考官就讓我介紹一下決策樹。我就自己介紹（感覺自己介紹的很不
機器學習演算法工程師面試問題
一、OPPO提前批（崗位：機器學習演算法工程師） 1.1 一面(通過) 2018.07.21 手寫二叉樹前序遍歷 劍指offer青蛙跳臺階問題：一隻青蛙一次可以跳上1級臺階，也可以跳上2級。求該青蛙跳上一個n級的臺階總共有多少種跳法？ 我：採用遞迴的方式做，f(
2018春招實習-機器學習演算法工程師各個公司面試經驗
2018年1月初結束了上一個公司的實習，在三月初開始找今年的暑期實習，因為前面一個公司一直在做資料探勘工程師的工程，加上自己想去網際網路鍛鍊一下，同時想尋求演算法工程師的工作，所以投了大概6家公司的機器學習演算法崗，包括阿里媽媽，美團點評搜尋組，騰訊SNG，滴滴
《百面機器學習演算法工程師帶你去面試》PDF版+epub版
下載：https://pan.baidu.com/s/1DgV5JxWZgyQBKd7wkMXmWw 《百面機器學習演算法工程師帶你去面試》高清PDF版，392頁，帶書籤目錄，文字可以複製； 《百面機器學習演算法工程師帶你去面試》高清epub版，101頁，帶書籤目錄，文字可以複製。 本書作為AI類書
機器學習演算法校招筆試面試題集
泛化誤差Bias(偏差)，Error(誤差)，Variance(方差)及CV(交叉驗證) Error = Bias^2 + Variance+Noise 什麼是Bias(偏差) Bias反映的是模型在樣本上的輸出與真實值之間的誤差，即模型本身的精準度，即演算法本身的擬合
2018最新BAT機器學習演算法崗位面試分享
從18年6月份開始，參加了一些公司的演算法工程師/機器學習工程師崗位的社會招聘，拿到了一線知名 網際網路比如BAT的演算法崗位offer, 做一些總結，希望可以給大家準備這個職位提供些資訊。 一、需要掌握的基本技能 資料結構知識 掌握一門程式語言，建議最好會Py
2018年機器學習演算法工程師求職經驗搬運
機緣巧合下遇到了這篇文章。。。 --------------------- 作者：GeekZW 來源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/zichen_ziqi/article/details/83308809 版權宣告：本
機器學習演算法工程師需要掌握的技能與要踩的坑
1. 前言 本來這篇標題我想的是演算法工程師的技能，但是我覺得要是加上機器學習在標題上，估計點的人會多一點，所以標題成這樣了，呵呵，而且被搜尋引擎收錄的時候多了一個時下的熱門詞，估計曝光也會更多點。不過放心，文章沒有偏題，我們來說正經的。 今天就說說機器學習這個最近兩年計算
機器學習演算法工程師--實習面經
最近找實習，整理一下面的比較完整的幾家公司的問題，如果後面還有比較完整的流程再新增吧。 小米麵試 一面 給使用者推薦一首歌，每首歌被推薦的概率和歌的評分成正比 對上面的題進行優化，要求每次推薦歌的時間複雜度為O（1） 給定一些字元，每個字元都可以出現或可
成為一名機器學習演算法工程師，你需要這些必備技能
成為一名合格的開發工程師不是一件簡單的事情，需要掌握從開發到除錯到優化等一系列能力，這些能力中的每一項掌握起來都需要足夠的努力和經驗。而要成為一名合格的機器學習演算法工程師（以下簡稱演算法工程師）更是難上加難，因為在掌握工程師的通用技能以外，還需要掌握一張不算小
演算法/機器學習演算法工程師筆試題
基本概念 迴歸（regression）：迴歸，指研究一組隨機變數 (Y1，Y2，…，Yi) 和另一組 (X1，X2，…，Xk) 變數之間關係的統計分析方法，又稱多重回歸分析。通常 (Y1，Y2，…，
第一章（1.1） 機器學習演算法工程師技能樹
一、機器學習演算法工程師需要掌握的技能 機器學習演算法工程師需要掌握的技能包括 （1）基礎資料結構與演算法 樹與相關演算法 圖與相關演算法 雜湊表與相關演算法 矩陣與相關演算法 （2）概率和統計基礎 （3）機器學習理論 3.1 無監督學習
【金山雲】機器學習演算法工程師2017年8月29號電話一面（內推）
Update1（2017-08-30）: 同一個面試官面其他人問到的問題。 1、CNN 2、隨機森林 3、目標檢測演算法 4、CNN的各種架構和各個元件的作用 我只是很鬱悶，為什麼不問我這些？我很拿手
機器學習演算法崗常見筆試面試題整理
資料庫中的主鍵、索引和外來鍵（資料分析崗經常問） 決策樹ID3和C4.5的差別？各自優點？ Boost演算法 CART（迴歸樹用平方誤差最小化準則，分類樹用基尼指數最小化準則） GBDT與隨機森林演算法的原理以及區別。 優化演算法中常遇到的KKT條件？作用是？ 最近鄰演算法KNN（分類與迴歸）
一個機器學習演算法工程師的基本素質～
本文出處：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21276788，原作者：吳YH堅 1. 前言 本來這篇標題我想的是演算法工程師的技能，但是我覺得要是加上機器學習在標題上，估計點的人會多一點，所以標題成這樣了，呵呵，而且被搜尋引擎收錄的時候多了一個
阿里巴巴（菜鳥）- 演算法工程師（機器學習）提前批筆試面試總結
前面一直在準備出國留學申請，中間投遞了華為、騰訊、阿里三家公司。幸運的是拿到了華為多媒體演算法崗的SP，騰訊遊戲3D視覺演算法崗的SP（真愛），阿里巴巴菜鳥物流演算法崗的A級。接下來將投入到論文發表、計算機名校申請中。 Attention1：本文是博主準備阿里秋招的筆記內容
機器學習演算法崗的常見面試問題及準備
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機器學習演算法GBDT的面試要點總結
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