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如何準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的面試 ？
我之前面試一些公司的機(jī)器學(xué)習(xí)或者數(shù)據(jù)挖掘工程師的職位。感覺自己準(zhǔn)備的不夠充分。想了解下一般會(huì)問(wèn)哪些問(wèn)題，考察哪些方面的東西。
機(jī)器學(xué)習(xí)方面的面試主要分成三個(gè)部分： 1. 算法和理論基礎(chǔ) 2. 工程實(shí)現(xiàn)能力與編碼水平 3. 業(yè)務(wù)理解和思考深度
1. 理論方面，我推薦最經(jīng)典的一本書《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》，這書可能不是最全的，但是講得最精髓，薄薄一本，適合面試前突擊準(zhǔn)備。 我認(rèn)為一些要點(diǎn)是： 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的核心步驟：模型、策略、算法，你應(yīng)當(dāng)對(duì)logistic、SVM、決策樹、KNN及各種聚類方法有深刻的理解。能夠隨手寫出這些算法的核心遞歸步的偽代碼以及他們優(yōu)化的函數(shù)表達(dá)式和對(duì)偶問(wèn)題形式。 非統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)我不太懂，做過(guò)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，但是這個(gè)比較深，面試可能很難考到。 數(shù)學(xué)知識(shí)方面，你應(yīng)當(dāng)深刻理解矩陣的各種變換，尤其是特征值相關(guān)的知識(shí)。 算法方面：你應(yīng)當(dāng)深刻理解常用的優(yōu)化方法：梯度下降、牛頓法、各種隨機(jī)搜索算法(基因、蟻群等等)，深刻理解的意思是你要知道梯度下降是用平面來(lái)逼近局部，牛頓法是用曲面逼近局部等等。
2. 工程實(shí)現(xiàn)能力與編碼水平 機(jī)器學(xué)習(xí)從工程實(shí)現(xiàn)一般來(lái)講都是某種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上的搜索問(wèn)題。 你應(yīng)當(dāng)深刻理解在1中列出的各種算法對(duì)應(yīng)應(yīng)該采用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和對(duì)應(yīng)的搜索方法。比如KNN對(duì)應(yīng)的KD樹、如何給圖結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?如何將算法map-red化等等。 一般來(lái)說(shuō)要么你會(huì)寫C，而且會(huì)用MPI，要么你懂Hadoop，工程上基本都是在這兩個(gè)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。實(shí)在不濟(jì)你也學(xué)個(gè)python吧。
3. 非常令人失望地告訴你盡管機(jī)器學(xué)習(xí)主要會(huì)考察1和2 但是實(shí)際工作中，算法的先進(jìn)性對(duì)真正業(yè)務(wù)結(jié)果的影響，大概不到30%。當(dāng)然算法必須要足夠快，離線算法最好能在4小時(shí)內(nèi)完成，實(shí)時(shí)算法我沒(méi)搞過(guò)，要求大概 更高。 機(jī)器學(xué)習(xí)大多數(shù)場(chǎng)景是搜索、廣告、垃圾過(guò)濾、安全、推薦系統(tǒng)等等。對(duì)業(yè)務(wù)有深刻的理解對(duì)你做出來(lái)的系統(tǒng)的結(jié)果影響超過(guò)70%。這里你沒(méi)做過(guò)實(shí)際的項(xiàng)目，是 完全不可能有任何體會(huì)的，我做過(guò)一個(gè)推薦系統(tǒng)，沒(méi)有什么算法上的高大上的改進(jìn)，主要是業(yè)務(wù)邏輯的創(chuàng)新，直接就提高了很明顯的一個(gè)CTR(具體數(shù)目不太方便 透露，總之很明顯就是了)。如果你做過(guò)實(shí)際的項(xiàng)目，一定要主動(dòng)說(shuō)出來(lái)，主動(dòng)讓面試官知道，這才是最大最大的加分項(xiàng)目。 最后舉個(gè)例子，阿里內(nèi)部機(jī)器學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)賽，無(wú)數(shù)碾壓答主10000倍的大神參賽。最后冠軍沒(méi)有用任何高大上的算法而是基于對(duì)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的深刻理解和極其細(xì)致 的特征調(diào)優(yōu)利用非�；镜囊粋�(gè)算法奪冠。所以啥都不如真正的實(shí)操擼幾個(gè)生產(chǎn)項(xiàng)目啊。
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