机器学习算法面试
A. 两道分类算法的面试题，数据挖掘/机器学习相关，诚心求教！
两个最重要的属性应该是数据的维数和数据的相关性，因为一般来讲，数据的维数越多越好，数据的相关性越小越好。
应该选择第二个，因为测试耗时增加很小(从耗时单位可以看出)，同时训练花费的时间减少了很多(缩小到1/10)
个人愚见，希望对你有帮助~~
B. #算法工程师#机器学习工程师面试需要哪些积累
简单点说，就是该领域问题，一看就知道大概用什么方法，以及该方法怎么实现，要深层次一点的话，还要知道该方法有什么优缺点，以及怎么改进等等 来自职Q用户：张先生
算法理解深度，两个基础:数学基础，编程基础 来自职Q用户：王先生
C. 如何准备机器学习工程师的面试
机器学习工程师薪资水涨船高，在国内，毕业生的平均年薪也达到了30-50万，一些人拿到了上百万的薪资。不过，如何通过面试，拿到更高的薪资，确实不少从业者头疼的问题。
问完几个问题后，总经理会把你介绍给公司，简单的项目和发展前景，经理的技巧在于不管什么样的公司，都会让你觉得这家公司是你以后发展的帐户，老板在过程中没有撒谎。这是说话的技巧。最后，当你通过面试时，你决定何去何从就要靠我们自己啦。
面试时，考官一般不会问一些其他的问题，在准备机器学习工程师面试时，也不需要太紧张，轻松的心态面对一切问题就好啦。
D. 《百面机器学习算法工程师带你去面试》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源
《百面机器学习》（诸葛越）电子书网盘下载免费在线阅读
链接：
书名：百面机器学习
作者：诸葛越
豆瓣评分：8.6
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2018-8-1
内容简介：
人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写，实属万幸。
书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识 ，而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力，建立对机器学习的热爱，共绘人工智能世界的宏伟蓝图。
“不积跬步，无以至千里”，本书将从特征工程、模型评估、降维等经典机器学习领域出发，构建一个算法工程师必-备的知识体系；见神经网络、强化学习、生成对抗网络等新科研进展之微，知深度学习领域胜败兴衰之着；“博观而约取，厚积而薄发”，在末一章为读者展示生活中各种引领时代的人工智能应用。
作者简介：
诸葛越：现任Hulu公司全球研发副总裁，中国研发中心总经理。曾任Landscape Mobile 公司联合创始人兼CEO，前雅虎北京全球研发中心产品总监， 微软北京研发中心项目总经理，雅虎美国高级软件架构师。诸葛越获美国斯坦福大学的计算机硕士与博士，纽约州立大学石溪分校的应用数学硕士，曾就读于清华大学计算机科学与技术系。诸葛越的研究结果获多项专利，2005年获美国计算机学会数据库专业委员会十年z佳论文奖。
葫芦娃：15位Hulu北京创新实验室的人才。他们利用擅长的机器学习、深度学习等领域知识和算法模型，建立了一套定制化的机AI平台，改变着推荐引擎、视频编解码、内容理解、广告投放等多项与用户息息相关的在线业务技术。
E. 不是博士学历面试机器学习等算法工作会被鄙视吗
一般说来，有硕士学位做机器学习方面的工作就可以了。除了学位之外，用人单位更看重经验、知识、罗辑思维能力、英语、数学基础等。只要你在上面这些方面非常优秀，不是博士，照样会有单位青睐
F. 如何出彩地回答面试中基础的机器学习算法
机器学习方面的面试主要分成三个部分：
1. 算法和理论基础
2. 工程实现能力与编码水平
3. 业务理解和思考深度
1. 理论方面，我推荐最经典的一本书《统计学习方法》，这书可能不是最全的，但是讲得最精髓，薄薄一本，适合面试前突击准备。
我认为一些要点是：
统计学习的核心步骤：模型、策略、算法，你应当对logistic、SVM、决策树、KNN及各种聚类方法有深刻的理解。能够随手写出这些算法的核心递归步的伪代码以及他们优化的函数表达式和对偶问题形式。
G. 机器学习相关岗位面试中，有哪些加分项
建议读研，现在大数据的到来，导致数据分析、数据挖掘职位成为热门高薪职位，但人才紧缺，所以这个是很有发展前景的，在学校把基础打牢，将来会有一番作为，如果能读研，就更好了，到时候研究算法模型更容易