面试是招聘、招生等的一个常见程序,指通过面谈来了解并评估应试者,来确定是否符合要求。

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机器学习面试需要关注哪些要点?英伟达高级机器学习工程Aqeel Anwar撰写的这份18页精炼《机器学习面试速查表》详述了机器学习中的关键要点,非常值得收藏!

几年前,我开始申请机器学习和ML系统设计领域的实习机会。这几年来,我一直在学习和积极研究ML领域。我对大部分的基本主题都很熟悉。但当我开始面试时,我意识到尽管我对主题有一个大致的了解,但我需要快速浏览一遍才能完美回答。

我意识到每次面试前,我都要把机器学习主题再过一遍。所以,我创造了我的手写笔记。浏览它们比浏览幻灯片和书中的章节要容易得多。它在很短的时间内迅速提高了我的理解力。我决定把我的手写笔记转换成紧凑的速查表,以便在ML和数据科学面试或工作中派上用场。

对于每个主题,我都提供了:

  • 以速查表的形式概述
  • 面试问题
  • 详细了解该主题的推荐文章。

Machine Learning:

  1. 偏差-方差权衡 Bias-Variance Tradeoff
  2. 分类中的不平衡数据 Imbalanced Data in Classification
  3. PCA降维 PCA Dimensionality Reduction
  4. 贝叶斯定理与分类器 Bayes' Theorem and Classifier 5.回归分析 Regression Analysis
  5. 机器学习正则 Regularization in ML
  6. 卷积神经网络 Convolutional Neural Network
  7. 主流CNNs Famous CNNs
  8. 机器学习集成方法 Ensemble Methods in Machine Learning

Interview Preparation:

  1. 数据结构 Data Structures
  2. 如何Coding面试 How to prepare for coding interviews?
  3. 行为面试 How to prepare for behavioral interview?
  4. How to answer a behavioral question?
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