求职指南【4】-算法面试解析及历年校招面经精选
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面试
算法工程师面试知识点总结四
一、前言
机器学习算法工程师的面试，通俗来讲就是一句话：
把你做过的机器学习项目的细节讲清楚，对经典的以及前沿的机器学习知识有所了解。
机器学习面试主要考察三个方面的内容：1、理论基础，2、工程能力，3、业务理解。但资深一点的面试官只要问你一个项目，这三方面的能力也就都考察到了。
举个例子，如一位面试同学介绍自己实习的时候用XGBoost预测过股票涨跌，那面试官便会由浅入深的依次考察：
GBDT的原理 （理论基础） 决策树节点分裂时如何选择特征，写出Gini index和Information Gain的公式并举例说明（理论基础） 分类树和回归树的区别是什么？（理论基础）
与Random Forest作比较，并以此介绍什么是模型的Bias和Variance（理论基础） XGBoost的参数调优有哪些经验（工程能力）
XGBoost的正则化是如何实现的（工程能力） XGBoost的并行化部分是如何实现的（工程能力）
为什么预测股票涨跌一般都会出现严重的过拟合现象（业务理解） 如果选用一种其他的模型替代XGBoost，你会选用什么？（业务理解和知识面）
LR推导->梯度消失->激活函数->tensorflow调参经验这条路，大家体会意思就好。除此之外，还有其他工程方向的面试官会着重考察coding和一些算法题目，那是另外一个话题了，如算法与数据结构知识、手撕代码等。
所以，真的希望大家严肃对待写在简历上的东西，面试官会刨根问题的问到骨子里。但就经验而言，面试官一般不会深究面试者简历之外的东西，比如故意问一问GAN的细节让你一定要答出来，我认为这样毫无意义，有故意刁难之嫌。
因此、根据个人面试经历来讲，简历真的很重要，尤其是研发类岗位，你在简历上写了什么项目，面试官就会以此项目展开来全面的考察你的综合能力，所以，没有项目可以没有，但千万不要生搬硬套or瞎编，面试官一两个问题就能看透你这个人......真的很可怕！
简历诚可贵，项目价更高，若为诚信顾，二者皆可抛~
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