机器学习工程师是当前科技行业最热门的职位之一。为了帮助求职者更好地准备面试,本文总结了一份全面的机器学习面试指南,涵盖了从基础知识到系统设计的各个方面。
学习资源
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机器学习基础知识:推荐Andrew Ng的机器学习课程和《Deep Learning》一书。
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编程能力:在LeetCode上刷题,重点关注中等难度的算法题。
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统计与概率:复习基本概念,练习贝叶斯相关问题。
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SQL:熟悉各种join操作,使用HackerRank练习。
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大数据:了解Spark架构,Cassandra最佳实践等。
重点知识点
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机器学习算法:逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升等。
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深度学习:神经网络、CNN、RNN等。
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特征工程:标准化、正则化、降维等。
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模型评估:精确率、召回率、F1 score、ROC曲线等。
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A/B测试
系统设计
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推荐系统:YouTube、Instagram等案例。
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广告点击预测
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欺诈检测
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送餐时间预估
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搜索排序
面试准备
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复习简历上的项目,准备讲解技术细节。
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练习白板编程。
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准备行为问题的回答。
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模拟面试,找出自己的不足。
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了解目标公司的技术栈和业务。
通过系统性的准备,相信你一定能在机器学习工程师面试中脱颖而出。祝面试顺利!