GitHub万星ML算法面试大全_gitbub算法题-优快云博客

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此项目为机器学习(ML)算法工程师提供全面的面试指南，包括ML核心知识点、编程题及题解，涵盖从基础概念到深度学习、自然语言处理及数学等领域的详细知识点。同时，提供算法题和笔试题解题思路与代码，以及多家科技公司面试真题及经验分享。

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		不论是为了面试，还是单纯的用来学习了解，都是值得ML相关方向阅读的。项目中，
	作者为大家准备了 ML 算法工程师面试指南，它提供了完整的面试知识点、编程题及题解、
	各科技公司的面试题锦等内容。目前该 GitHub 项目已经有 1 万+的收藏量。

如下所示为整个项目的结构，其中从机器学习到数学主要提供的是笔记与面试知识点，读者可回顾整体的知识架构。后面从算法到笔试面经主要提供的是问题及解答方案，根据它们可以提升整体的解题水平与编程技巧。
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面试知识点

面试题多种多样，但机器学习知识就那么多，那么为了春招或春季跳槽，何不过一遍 ML 核心知识点？在这个 GitHub 项目中，作者前一部分主要介绍了机器学习及各子领域的知识点。其中每一个知识点都只提供最核心的概念，如果读者遇到不熟悉的算法或者遇到知识漏洞，可以进一步阅读相关文献。

项目主要从机器学习、深度学习、自然语言处理和数学等方面提供详细的知识点，因为作者比较关注 NLP，所以并没有提供详细的计算机视觉笔记。

机器学习

首先对于机器学习，项目主要从基础概念、基本实践、基本算法和集成学习专题这四个方面概括 ML 的总体情况。其中基础概念可能是最基本的面试问题，例如「偏差方差怎么权衡？」、「生成模型和判别模型的差别是什么？」、「先验和后验概率都是什么，它们能转换吗？」。
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这些知识点一般是入门者都需要了解的，而对于 ML 基本实践，主要会从如何做好传统 ML 开发流程的角度提问。例如「你如何选择超参数，能介绍一些超参