Interview：机器学习算法工程师求职九大必备技能之【数学基础、工程能力、特征工程、模型评估、优化算法、机器学习基本概念、经典机器学习模型、深度学习模型、业务与应用】(建议收藏，持续更新)

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一、数学基础

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1.1、概率论

常用概率分布
大数定理和中心极限定理
假设检验
贝叶斯理论

1.2、线性代数

1.3、微积分

1.4、凸优化

1.5、信息论

二、工程能力

2.1、数据结构与算法

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(1)、树与相关算法

(2)、图与相关算法

(3)、哈希表

(4)、矩阵运算与优化

2.2、大数据处理

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(1)、MapReduce

(2)、Spark

(3)、HiveQL

(4)、Storm

2.3、机器学习平台

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(1)、TensorFlow

(2)、Torch

(3)、Theano

2.4、并行计算

2.5、数据库和数据仓库

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2.6、系统服务架构

三、特征工程

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3.1、特征离散化与归一化

3.2、特征组合

3.3、特征选择

3.4、词嵌入表示

四、模型评估

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4.1、评价指标

4.2、A/B测试

4.3、过拟合与欠拟合

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4.4、超参数选择

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五、优化算法

5.1、损失函数

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5.2、正则化

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5.3、EM算法

5.4、梯度下降/随机梯度下降

5.5、反向传播

5.6、梯度验证

5.7、Momentum

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5.8、AdaGrad

5.9、Adam

六、机器学习基本概念和分类

6.1、基本概念

(1)、假设空间

(2)、训练/测试数据

(3)、标注

(4)、损失函数

6.2、按数据分类

(1)、分类

(2)、回归

(3)、序列标注

6.3、按监督分类

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(1)、监督学习

(2)、非监督学习

(3)、强化学习

6.4、按模型分类

(1)、生成式模型

(2)、判别式模型

七、经典机器学习模型

7.1、监督学习

(1)、经典算法

支持向量机

逻辑回归

决策树

(2)、概率图模型

朴素贝叶斯

最大熵模型

隐马尔可夫模型

条件随机场

7.2、非监督学习

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(1)、层次聚类

(2)、k均值聚类

(3)、高斯混合模型

(4)、主题模型

7.3、集成学习

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(1)、Bagging

(2)、Boosting

(3)、GBDT

(4)、随机森林

7.4、降维算法

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7.5、采样

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7.6、强化学习

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八、深度学习模型

8.1、前向神经网络

(1)、多层感知机

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(2)、卷积神经网络

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(3)、深度残差网络

DL之ResNet：ResNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略

(4)、自组织映射神经网络

(5)、受限玻尔兹曼机

8.2、循环神经网络

(1)、循环神经网络

DL之RNN：循环神经网络RNN的简介、应用、经典案例之详细攻略

(2)、长短期记忆模型

DL之LSTM：LSTM算法论文简介(原理、关键步骤、RNN/LSTM/GRU比较、单层和多层的LSTM)、案例应用之详细攻略

(3)、注意力机制

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(4)、Seq2Seq

8.3、深度学习优化技巧

(1)、批量归一化

DataScience：深入探讨与分析机器学习中的数据处理之线性变换—标准化standardization、归一化Normalization/比例化Scaling的区别与联系

(2)、Dropout

DL之DNN优化技术：利用Dropout(简介、使用、应用)优化方法提高DNN模型的性能

(3)、激活函数

Sigmoid
Softmax
Tanh
ReLU

ML/DL之激活函数/求导函数：ML中常用的AF激活函数(step_function、sigmoid、softmax、ReLU等)&求导函数等代码实现之详细攻略

8.4、强化学习

ML之RL：强化学习Reinforcement Learning的简介、应用、经典案例、学习资源之详细攻略

8.5、生成式对抗网络

DL之GAN：生成对抗网络GAN的简介、应用、经典案例之详细攻略

九、业务与应用

9.1、计算机视觉

CV：人工智能之计算机视觉方向的简介(CV发展史+常用数据集+CV职位)、传统方法对比CNN类算法、计算机视觉八大应用(知识导图+经典案例)之详细攻略

9.2、自然语言处理

NLP：自然语言处理技术的简介、发展历史、案例应用之详细攻略

9.3、推荐系统

ML之RS：基于用户的CF+LFM实现的推荐系统(基于相关度较高的用户实现电影推荐)

9.4、计算广告

ML之FE：数据处理—特征工程之高维组合特征的处理案例(矩阵分解)——基于LoR算法的广告点击预估问题

9.5、智能游戏

RL之PG：基于TF利用策略梯度算法玩Cartpole游戏实现智能得