mdjxy63的博客

转自豆瓣：https://book.douban.com/review/5568789/#comments 看了豆瓣上的一些评论，自己也想写一下，首先说说对于读书的一些想法，然后说一下这本书。 首先，我想说，对于一本书来说，必定有好有不好的地方，即使是经典流传之作，也未必能符合所有人的胃口，我们看书，就是要从书中学到自己欠缺的东西，提升自己，而不是去找作者什么的毛病，那样只能说你是一个

一。需要掌握的核心AI知识 1）编程 2）统计/数学基础 贝叶斯， SVM当中各种推导 3）机器学习基础 4）相关专业知识（推荐系统，NLP，CV） 二。AI工程师都面试什么样的题目呢？ 1）coding的难度到leetocde的中等难度即可 2）考算法推导当中Machine learning的算法推导 面试官问算法，就问面试者掌握最好的算法或者是简历上提到的某

一。刷题初期： 1）LeetCode按类型刷 2）先学习对应的datastructure/algrothms,然后刷对应的算法题目 3）easy 练手，主公media 刷题初期的遇到的问题： 1）easy 勉强能做出来，media靠答案， 解决办法：easy刷熟练，media第一次刷，不会的话可以看答案 2）有的题目有思路但是写不出代码 解决办法：跟着人家的讲解一个样例一个

一.一些比较不错的视频教程： 1.白板推机器学习公式 https://space.bilibili.com/97068901/video 2.mooc的一个机器学习课 https://space.bilibili.com/259316011/video?tid=36&page=1&keyword=&order=pubdate 二.一些理论的汇总链接： 1....

python_lintcode:https://www.cnblogs.com/bozhou python_leetcode:https://blog.youkuaiyun.com/xx_123_1_rj/article/category/7741922 lintcode的python题解：https://github.com/yingl/LintCodeInPython leetcode的python...