面试官如何判断面试者的机器学习水平？

Ylisar · 发表于 2021-7-6 16:08

前面面试机器学习岗位时，面试官普遍关注的是算法基础能力，手推公式是必不可少了，svm中的对偶问题，gbdt，catboost，以及无监督学习中的EM，概率贝叶斯思想等。如果只是会调用一些ML领域的库可能看不出优势了，研究生阶段很多项目也基本上是应用，因此算法的深入理解至关重要了。还有一些基础的数据结构算法，虽然和机器学习没啥直接关系，但是依然是考察的重点，几乎每轮面试都会涉及到，排序、查找、图、链表、树、队列等算法一定要掌握牢靠。当然，还有一些前沿paper的阅读能力也很重要。

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