8、机器学习面试攻略：算法与统计基础

机器学习面试攻略：算法与统计基础

1. 机器学习岗位申请

在申请机器学习相关岗位时，这是获得面试机会的关键前置步骤。你可以在网上寻找相关工作，还能通过人脉和推荐来增加获得面试的几率。同时，要注意简历的撰写，即使你觉得自己的技能或简历还不够完美，也可以开始申请岗位。

2. 机器学习算法技术面试概述

如果你申请以下岗位，很可能会在面试中被问到机器学习算法的技术问题：
- 构建机器学习模型的数据科学家
- 机器学习工程师
- 应用科学家
- 类似岗位

这类面试主要评估你对机器学习算法的理解，尤其是理论方面。对于算法的代码实现，会在其他部分进行考查。作为求职者，你要让面试官确认你理解机器学习算法背后的基本概念。在一些复杂的机器学习应用场景和定制解决方案的公司，这种对算法的深入理解尤为重要。

在面试中，除了理解算法的内部工作原理和统计方法，还需要将这种理解清晰地传达给面试官。要能够从简单易懂和深入专业两个层面解释算法和概念，并准备好回答后续问题，以展示你对知识的实际应用能力。

技术问题主要涉及以下主题：
- 统计技术
- 监督学习、无监督学习和强化学习
- 自然语言处理（NLP）
- 推荐系统
- 强化学习
- 计算机视觉

不同公司的面试形式有所不同，有些是非常结构化的，会问明确定义的问题，回答后一般不会有后续追问；有些则会结合结构化问题和自由讨论，面试官可能会深入挖掘你的回答，并延伸到你的过往经验。

3. 统计和基础技术

统计技术是每个数据相关岗位都会用到的，是机