机器学习算法面试攻略：BAT真实面试题详解

机器学习面试杂谈 本文详细总结了机器学习面试的重要知识点，涵盖了算法面试的注意细节、机器学习算法理论与应用能力、常见问题和解答等方面的内容。 **算法面试注意细节** 在机器学习面试中，主要考察两大块内容：基本的Coding能力和机器学习算法的理论与应用能力。基本的Coding能力考察主要是让应试者写一些数据结构与算法设计的常见算法题，如链表、二叉树、排序、查找、动态规划等。个人建议《剑指Offer》+LeetCode结合的方式进行练习。 **机器学习算法理论与应用能力** 机器学习算法理论与应用能力是机器学习面试的核心内容。应付面试可以通过学习本课程和大量实践来获取。师父领进门，修行在个人，想要在这方面深造，还需要大量实践和广泛学习优秀的论文和开源源代码。 **常见问题** **1. 模型融合方法** 模型融合方法有以下几个：Voting、Averaging、Bagging、Boosting、Stacking等。 **2. 特征选择方法** 特征选择方法有以下几个：去掉取值变化小的特征、递归特征消除法、基于学习模型的特征排序、线性模型和正则化等。 **3. 学习项目的一般步骤** 学习项目的一般步骤包括：问题抽象、模型选择、数据获取、特征工程、模型训练、调优、模型验证、误差分析、模型融合、模型上线等。 **4. 推导LR算法** 请参见《逻辑回归（LR）：算法工程师必考》第三节。 **5. 多参数调参方法** 多参数调参方法有网格化搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。网格化搜索是通过对多个参数进行搜索，找到最优解后，然后逐步缩小步长，使用同样的方法在更小的区间内寻找更精确的最优解。 **6. XGBoost算法的主要参数及其作用** XGBoost算法的主要参数及其作用包括：objective、gamma、max_depth、lambda等。其中，objective是学习任务，如选择multi:softmax则为多分类；gamma是用于控制是否后剪枝的参数，越大越保守，一般0.1、0.2这样子；max_depth是构建树的深度，越大越容易过拟合；lambda是控制模型复杂度的权重值的。 本文详细总结了机器学习面试的重要知识点，涵盖了算法面试的注意细节、机器学习算法理论与应用能力、常见问题和解答等方面的内容，为机器学习初学者和面试者提供了有价值的参考资料。