如您本文转载自公众号“读芯术”。如您所知，数据科学和机器学习必须提供无穷无尽的信息和知识。话虽如此，大多数公司都只测试少数核心思想。这是因为这十个概念是更复杂的思想和概念的基础。您可能想知道为什么我什至不愿意将其放入，因为它是如此的基础。换句话说，更加重视

机器学习面试宝典，有这一本就够了。在机器学习和数据科学岗位的面试中，机器学习领域的概念是经常考察的内容。一位近期经过 27 次 AI 领域面试的开发者根据自己的面试实战经验撰写了一份机器学习资料。这份资料适用于机器学习初学者，包含机器学习中经典常用的基础概

那天我不停地拉直领带，努力回忆起学过的所有东西，怀疑自己是否足够胜任工作。察觉到我的焦虑，老板微笑着说：。迟暮的女王已经退场,取而代之的是名字时髦、活力满满的新女王XGBoost。XGBoost是基于决策树的集成机器学习算法，使用了梯度提升框架。然而，当涉

实用性是本书的第一个基本出发点，书中介绍了近年来在工业界被广泛应 用的机器学习算法，这些算法经受了时间的考验，不但效果好而且使用方便。跟绝大多数机器学习类的图书不同，本书 还会介绍算法周边的一些工程架构及实现原理，比如如何实时地收集训练样本 和监控算法指标

使各个指标处于同一数值量级，消除数据之间的量纲影响。比如分析一个人的身高和体重对健康的影响。它对原始数据进行线性变换，使结果映射到[0,1]的范围，实现对原始数据的等比缩放。通常用于处理类别间具有大小关系的数据。

毕业季找工作了？如果想应聘机器学习工程师岗位，你可能会遇到技术面试，这是面试官掂量你对技术的真正理解的时候，所以还是相当重要的。近日，JP Tech 发表了一篇文章，介绍了他们面试新人时可能会提出的 12 个面试问题。问题很基础，但却值得一看。问题1：阐述

本文为你带来22道机器学习常见的面试问题和回答。因此，训练样本的岐义性低。聚类就是典型的无监督学习。SVM是最大间隔分类器，几何间隔和样本的误分次数之间存在关系，决策树基于树结构进行决策，与人类在面临问题的时候处理机制十分类似。时预测为正例，这种策略称为r

今年 8 月份，毕业于斯坦福、现就职于英伟达人工智能应用团队的一位小姐姐在推特上列出了十大优质的免费机器学习课程资源，并将它们串成了一条高效的学习路线。该课程资源现已获得 8000 多赞。近日，她又为读者带来了新的福利，这次是深度学习系统的设计教程。将机器

李航老师的《统计学习方法》是了解机器学习最好的教材之一，该书从 2005 年开始写作，一直到 2012 年完成，今年 5 月份又上线了第二版。最新版本包含众多主要的监督和无监督学习算法与模型，可以说是机器学习的入门宝典。许多机器学习培训班、互联网企业的面试

它们所带来的创新、机遇和威胁是独一无二的。随着它们的增长，对这些领域专家的需求也在增长。根据最新的行业报告显示，新兴技术领域的工作，如机器学习、人工智能和数据科学等，都是最热门的新兴职业。在本文中，我整理了一些最常见的机器学习面试问题，并给出了相应的答案。

新兴技术风靡全球，它们所带来的创新、机遇和威胁也是前所未有的。而这些领域所需要的专家人才也随之增长。根据最新的行业报告显示，新兴技术领域的工作，如机器学习、人工智能和数据科学等，是最热门的新兴职业。本文整理了一些最常见的机器学习面试问题及其相应的回答。机器

想象一下——你明天要去面试一个向往已久的机器学习岗位。一切都必须按计划进行，否则就会功亏一篑。只需要给虚拟智能小助手发送指令，机器学习算法就会让系统开始为你工作!随着计算能力的进步，机器学习应用不断发展，而我们也正在经历一场真正的全球变革。那么，今天我们就

作为一个相对较新的职位，机器学习工程师或数据科学家的日子仍然有些不稳定。你可以从Airbnb、SurveyMonkey和Instagram的员工那里了解他们的情况。Chirag Mahapatra是Airbnb的机器学习工程师，Shubhankar Jai

在过去的十年中，如果要讨论算法进步的先锋，矩阵分解可以说是独树一帜。矩阵分解可以用在降维，深度学习，聚类分析，数据预处理，低纬度特征学习，推荐系统，大数据分析等领域。在2006年，Netflix曾经举办了一个奖金为100万美元的推荐系统算法比赛，最后的获奖

前言只有光头才能变强没错，这篇主要跟大家一起入门机器学习。作为一个开发者，”人工智能“肯定是听过的。作为一个开发面试者，肯定也会见过”机器学习“这个岗位。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。

如前所述如果模型具有足够的数据，但因不够复杂而无法捕捉基本关系，则会出现偏差。这样一来，模型一直会系统地错误表示数据，从而导致预测精度低。这种现象叫做欠拟合。简单来说，如果模型不适当，就会出现偏差。或者，我们可能有本质上是多项式的连续数据，但模型只能表示线

前言只有光头才能变强没错，这篇主要跟大家一起入门机器学习。作为一个开发者，”人工智能“肯定是听过的。作为一个开发面试者，肯定也会见过”机器学习“这个岗位。可能还会听过或者见过“深度学习”、“神经网络”等等这些非常火的名词，那你对这些术语了解多少呢？希望阅读

可能很多技术人员对于这个问题都有一些自己的看法。在面试中，多多少少会问一些机器学习方向候选人工程架构方面的问题。不少做机器学习的候选人表示，我是做算法的，不需要了解这些工程架构的问题，甚至有表示，了解工程架构就是浪费做算法的时间。从我这几年一些浅薄的经验来

机器学习和数据科学需要的不仅仅是将数据放入python库中并利用得到的结果。数据科学家需要真正理解数据和数据背后的过程，才能实现一个成功的系统。这篇文章从Bootstraping开始介绍，让你听懂什么是Boosting，什么是Bagging。实现这个的一个

jone 于2018年4月更新2015年3月 参加阿里天池 第一次接触数据挖掘 离线赛top50 7000+队伍2016年4-9月 百度 测试开发岗实习2016年8月 决定做机器学习2016年10月 系统学习机器学习知识2017年1月 尝试机器学习实习