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julycoding/BAT-ML-1000

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BAT机器学习面试1000题系列

整理:July、德伟、立娜、孟莹、贾茹等众人。本系列大部分题目来源于公开网络,且注明来源链接。部分题目得到寒小阳、管博士等七月在线名师审校。 说明:本系列自2017年9月28日开始,每周持续更新。首发于七月在线实验室公众号上:julyedulab,并同步更新于本博客上。另,可以转载,注明来源链接即可。

前言

之前10~15年,本博客整理过数千道微软等公司的面试题,侧重数据结构、算法、海量数据处理,详见:微软面试100题系列by July,今17年,近期和团队整理BAT机器学习面试1000题系列,侧重机器学习、深度学习。

有三点得强调下:

虽然本系列主要是机器学习、深度学习相关的考题,其他类型的题不多,但不代表应聘机器学习或深度学习的岗位时,公司或面试官就只问这两项,虽说是做数据或AI相关,但基本的语言(比如Python)、编码coding能力(对于开发,编码coding能力怎么强调都不过分)、数据结构、算法、计算机体系结构、操作系统、概率统计等等也必须掌握。对于数据结构和算法,一者 重点推荐前面说的微软面试100题系列(后来这个系列整理成了新书《编程之法:面试和算法心得》),二者 多刷leetcode,看1000道题不如实际动手刷100道。

本系列会尽量让考察同一个部分(比如同是模型/算法相关的)、同一个方向(比如同是属于最优化的算法)的题整理到一块,为的是让大家做到举一反三、构建完整知识体系,在准备笔试面试的过程中,通过懂一题懂一片。

本系列每一道题的答案都会确保逻辑清晰、通俗易懂,如有更好意见,欢迎在评论下共同探讨。

另,本系列会长久更新,直到上千道、甚至数千道题,欢迎各位于评论下留言分享你在自己笔试面试中遇到的题,或你在网上看到或收藏的题,共同分享帮助全球更多人,thanks。

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