算法/NLP/深度学习/机器学习面试笔记
GitHub 地址:https://github.com/imhuay/CS_Interview_Notes-Chinese
深度学习/机器学习面试问题整理,想法来源于这个仓库.
- 该仓库整理了“花书”《深度学习》中的一些常见问题,其中部分偏理论的问题没有收录,如有需要可以浏览原仓库。
此外,还包括我看到的所有机器学习/深度学习面经中的问题。除了其中 DL/ML 相关的,其他与算法岗相关的计算机知识也会记录。
但是不会包括如前端/测试/JAVA/Android等岗位中有关的问题。
RoadMap
必备清单 TODO
- 深度学习
- 机器学习算法
- 逻辑斯蒂回归
- 支持向量机
- AdaBoost 算法
- GBDT 梯度提升决策树
- 相关代码 TODO
- 计算机基础
- 必背算法
- Python 常识 TODO
- C++ 常识 TODO
欢迎分享你在深度学习/机器学习面试过程中遇见的问题!
你可以直接以你遇到的问题作为 issue 标题,然后分享你的回答或者其他参考资料。
当然,你也可以直接创建 PR,分享问题的同时改正我的错误!
我会经常修改文档的结构(特别是代码的链接)。如果文中有链接失效,请告诉我!
文档中大部分链接都是指向仓库内的文件或标记;涉及编程代码的链接会指向我的另一个仓库(Algorithm_for_Interview)
Reference
- exacity/deeplearningbook-chinese: 深度学习中文版
- elviswf/DeepLearningBookQA_cn: 深度学习面试问题 回答对应的DeepLearning中文版页码
- huihut/interview: C/C++面试知识总结
- 七月在线:结构之法 算法之道 – CSDN博客
- 在线 LaTeX 公式编辑器 http://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php
- GitHub 搜索:Deep Learning Interview
- GitHub 搜索:Machine Learning Interview
- geekcircle/machine-learning-interview-qa: 人工智能-机器学习笔试面试题解析
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