机器学习面试指南:准备FAANG等大厂面试的最佳实践

RayRay
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machine-learning-interview 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

  1. 机器学习基础知识:推荐Andrew Ng的机器学习课程和《Deep Learning》一书。

  2. 编程能力:在LeetCode上刷题,重点关注中等难度的算法题。

  3. 统计与概率:复习基本概念,练习贝叶斯相关问题。

  4. SQL:熟悉各种join操作,使用HackerRank练习。

  5. 大数据:了解Spark架构,Cassandra最佳实践等。

重点知识点

  1. 机器学习算法:逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升等。

  2. 深度学习:神经网络、CNN、RNN等。

  3. 特征工程:标准化、正则化、降维等。

  4. 模型评估:精确率、召回率、F1 score、ROC曲线等。

  5. A/B测试

系统设计

  1. 推荐系统:YouTube、Instagram等案例。

  2. 广告点击预测

  3. 欺诈检测

  4. 送餐时间预估

  5. 搜索排序

面试准备

  1. 复习简历上的项目,准备讲解技术细节。

  2. 练习白板编程。

  3. 准备行为问题的回答。

  4. 模拟面试,找出自己的不足。

  5. 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!

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