飞象2023春招算法面试强化班

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？」。

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，能介绍一些超参数的基本搜索方法吗？」、「混淆矩阵、准确率、精确率、召回率或 F1 值都是什么，如何使用它们度量模型的好坏？」、「你能介绍数据清洗和数据预处理的主要流程吗，举个例子？」。

这些问题都能在前两部分的知识点中找到答案。后一部分的基本算法就非常多了，从最简单的 Logistic 回归到复杂的梯度提升树，这一部分总结了主流的机器学习算法：

信息论

逻辑斯蒂回归

支持向量机

决策树

集成学习

梯度提升决策树 GBDT

随机森林