机器学习面试全攻略：从准备到实战，揭秘大公司面试经验与技巧

编译：ronghuaiyang

前戏

面试之前，你觉得自己懂得一切。然而，当真正开始面试时，你却发现自己一无所知。

机器学习面试很可怕。面试之前，你以为自己什么都懂；可真开始面试后，你才发觉自己什么都不懂。

在过去的数月中，我面试了众多公司的初级职位，这些职位涉及数据科学与机器学习。在攻读机器学习和计算机视觉硕士学位的最后数月，我一直在学校学习。大部分之前的经验是研究和学术方面的，不过我曾有 8 个月处于早期创业阶段，且该阶段与 ML 无关。我在创业阶段所承担的角色涵盖了数据科学方面的内容，还包含通用的机器学习以及与自然语言处理或计算机视觉相关的事宜。我曾面试过亚马逊这样的大公司，也面试过特斯拉、三星、优步、华为等企业，同时还面试过诸多初创公司，这些公司涵盖了从初创阶段到资金充裕阶段的各类情况。

今天我要和大家分享我所被问到的所有面试问题，以及怎样去解决这些问题。有很多问题属于很常见且是预想中的理论问题，然而也有不少问题极具创造性。我会简单地列出其中一些最常见的问题，因为在网上能找到很多关于它们的资源，同时会深入探讨一些不那么常见且棘手的问题。我期望通过阅读这篇文章，你能够在机器学习面试中取得优异成绩，找到你梦寐以求的工作！

就让我们开始吧：

结论

这些是我在申请数据科学和机器学习职位时所得到的所有面试问题。我希望你能喜欢这篇文章，并且从中学到一些新的、有用的东西。

— END—

英文原文：

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