深度学习与机器学习面试必备资源汇总

"该资源是一份学习资料收集大纲，包含了多个关于机器学习、深度学习以及相关面试准备的链接和推荐，旨在帮助学习者系统性地掌握相关知识，并为面试做充分准备。" 在这个大纲中，我们可以看到一系列重要的学习资源，涵盖了从基础到深入的机器学习和深度学习内容： 1. **DLInterview深度学习面试题收集**: 这是一个GitHub项目，由薛云峰在高知群中推荐，提供了深度学习面试的相关题目，可以帮助你了解面试中可能遇到的问题和需要掌握的知识点。 2. **如何准备算法工程师面试，斩获一线互联网公司机器学习岗offer?**: 这是知乎上的一篇文章，作者分享了准备机器学习岗位面试的策略和经验，包括技术准备、面试技巧等，对于找工作的人来说非常实用。 3. **nlu的好材料**: 来自斯坦福大学的CS224n课程，由NLP领域的权威人士授课，对自然语言处理（NLU）有深入的讲解，对于想要深入了解NLU的学者非常有价值。 4. **Chinese-UFLDL-Tutorial**: 这是中文版的非监督特征学习与深度学习教程，基于UFLDL教程，适合初学者理解这些复杂的概念。 5. **UFLDL的英文网站全套课程**: 提供了UFLDL的原始英文版本，对于英语流利的学习者来说，可以直接学习英文原版教程，获取最直接的信息。 6. **CS229吴恩达的机器学习课程课件翻译**: 这是吴恩达教授在斯坦福大学的CS229课程的中文翻译，包括课件和笔记，是机器学习入门的经典资源。 7. **b站CS229吴恩达视频中文字幕**: 在哔哩哔哩网站上有吴恩达教授课程的视频，配有中文字幕，便于观看和学习。 8. **CS231课程**: 这是斯坦福大学的CS231课程，专注于计算机视觉，涵盖了深度学习在图像识别领域的应用。 9. **deep-learning-drizzle**: 是一个GitHub项目，适合初学者入门深度学习，包含了一些基础的资料和指导，由高知群“薛云峰”推荐。 10. **深度学习如何入门**: 知乎用户“量子位”分享了深度学习的入门方法，提供了学习路径和建议，对新手来说很有指导意义。 这些资源综合起来，为学习者提供了一个全面的学习路径，从基础理论到实践应用，再到面试准备，覆盖了机器学习和深度学习的多个方面。通过系统学习这些资源，不仅可以提高理论知识，还能提升实际解决问题的能力，有助于在面试中脱颖而出，找到理想的工作。