面试题目与解答：机器学习、算法工程师及NLP工程师面试题

简介：
本书汇集了机器学习、算法工程师以及自然语言处理(NLP)工程师面试中的经典问题和解决方案，旨在帮助求职者充分准备技术岗位面试。 本段落档总结了机器学习面试中的关键知识点，并按章节进行了分类整理，便于读者快速查找相关信息。文档共包含13个章节、61页内容以及近三万字的详细信息，涵盖了模型篇、线性模型篇、验证方式篇、分类篇、正则化篇、特征工程篇、决策树篇、KNN篇、SVM篇、集成学习篇、无监督学习篇和概率模型篇等。此外还总结了机器学习总知识。 这些内容基于个人在面试中的经验和遇到的问题，涵盖了秋招期间获得的多家公司offer（包括但不限于华为）以及相关算法实习经历（例如商汤科技和电信研究院）。尽管问题有一定的重复性，但如果有论文或项目经验的话，则会成为突出的优势。对于没有实际项目的求职者来说，在机器学习的知识掌握上则显得尤为重要。 除了理论知识外，建议关注每日一题的分享以提升编程能力，并与他人共同进步。希望每位读者无论是寻找实习机会还是参加秋招和社招都能获得满意的offer！祝大家好运！