BAT机器学习面试153题:SVM xgboost 特征工程你都会么

前言

本博客曾经在10~13年连续4年整理过各大公司数据结构和算法层面的笔试题、面试题,很快,2014年之后,机器学习大伙,很多公司开始招AI方面的人才,很多同学也会从网上找各种各样的机器学习笔试题、面试题,但和数据结构方面的题不同,AI的题网上极少。

2017年起,我和团队开始整理BAT机器学习面试1000题系列,近百万人开始追踪,目前七月在线官网/APP的题库已聚集AI笔试面试题4000题,今日起,本blog会按照机器学习、深度学习、CV、NLP、推荐系统等各方向精选相关的面试题,供大家找工作中随时查阅、复习。毕竟一般而言,进大厂讲究以下三方面的能力

  1. coding能力,这是最基本的能力,包括数据结构和算法,说白了,coding能力扎实,无论干IT还是干AI,都不会太差,但很多人会忽略这方面的能力,比如AI各模型学的滚瓜烂熟,但面试让十分钟写个快速排序 迟迟动不了手,基本进不了大厂了;
  2. 机器学习、深度学习方面的能力,16年起随着AlphaGo的横空出世,深度学习瞬间横扫各个领域(下一篇blog会精选深度学习79题),这里面的重点包括各个模型,比如:决策树、随机森林、xgboost、SVM、特征工程、CNN、RNN、LSTM等等;
  3. 根据不同业务场景的技术能力,比如对业务的理解、建模,当然不同方向会用到不同的技术,比如CV、NLP、推荐系统(后续的blog也会精选这几个方向的面试题)。

限于篇幅,不会把每一题的参考答案都加载出来,会摘出一些摘要,然后完整解析见题库链接,更欢迎大家有任何问题在题库链接下随时留言、讨论、纠正,thanks。

机器学习面试153题

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