机器学习面试知识清单：速查表、问题集与推荐阅读 2025-10-31 0 浏览 0 点赞 长文 机器学习的面试知识清单 一份全面的机器学习面试准备资料，帮助你系统地掌握核心概念和常见面试问题。 内容结构 每个主题均包含三个部分： 1. 概览（Overview） 以简洁的速查表形式呈现关键信息，快速回顾核心概念。 2. 示例面试问题 针对每个主题列出可能出现的问题，帮助你了解面试官的考察重点。 3. 推荐阅读 提供相关文章，便于深入理解每个主题的细节和应用。 涵盖主题 基础概念 偏差与方差（Bias and Variance） - 偏差-方差权衡 - 过拟合与欠拟合 - 模型复杂度选择 数据不平衡（Imbalanced Data） - 不平衡数据处理方法 - 采样技术（过采样/欠采样） - 评估指标选择 贝叶斯定理（Bayes' Theorem） - 贝叶斯推理 - 朴素贝叶斯分类器 - 先验概率与后验概率 特征工程与降维 主成分分析与降维（PCA 和 Dimensionality Reduction） - PCA 原理与应用 - 特征选择方法 - 降维技术对比 传统机器学习 回归分析（Regression） - 线性回归 - 逻辑回归 - 回归评估指标 正则化（Regularization） - L1 正则化（Lasso） - L2 正则化（Ridge） - 弹性网络（Elastic Net） 深度学习基础 卷积神经网络基础（Basics of CNN） - 卷积层原理 - 池化层作用 - CNN 架构设计 著名的深度神经网络架构（Famous DNNs） - AlexNet - VGG - ResNet - Inception - MobileNet 高级技术 集成学习方法（Ensemble Methods） - Bagging（随机森林） - Boosting（XGBoost、LightGBM） - Stacking 自编码器与变分自编码器（Autoencoder and Variational Autoencoder） - 自编码器原理 - VAE 生成模型 - 应用场景 适用人群 - 机器学习工程师求职者 - 数据科学家面试准备 - AI 算法工程师 - 在校学生复习备考 - 转行 AI 领域的开发者 使用建议 面试准备 1. 先通过速查表快速回顾概念 2. 练习示例面试问题 3. 针对薄弱环节深入阅读 知识巩固 - 定期复习速查表 - 总结常见问题的回答思路 - 结合实际项目理解概念 学习价值 - 系统化的知识体系 - 真实的面试问题 - 精选的学习资源 - 快速复习的速查表 总结 这份机器学习面试知识清单为求职者提供了一个完整的准备框架，从基础概念到深度学习，从理论到实践，帮助你全面掌握机器学习面试所需的核心知识。 访问地址：medium.com/swlh/cheat-sheets-for-machine-learning-interview-topics-51c2bc2bab4f 完整文章 机器学习面试知识清单完整版 #CNN #学习资源 #数据科学 #机器学习 #求职 #深度学习 #速查手册 #面试