百面机器学习——算法面试

助大家圆梦大厂,里面有常见的机器学习面试可能问道的题目。如果好好的看你就会打败百分之99的人了。加油,你是最靓的仔

该资源七月在线整理，分享仅仅作为机器学习兴趣学习使用

机器学习相关面试题，各种算法的思想，可能改进的方法，比较，机器学习，深度学习

这个是机器学习常见的一些面试题目,可能内容涵盖的不完全,对于没有基础的同学来说,一些概念的理解还是有帮助的。

内容全部来源于七月在线发布的BAT机器学习面试1000题系列，对CDSN上的面试题做了一些整理和排版，在此分享。

包含:常用机器学习算法,剑指offer,微软面试100题, 机器学习、深度学习算法,kaggle、天池等项目实战。海量数据中位数,正则化等内容。

​ 注:机器学习注重原理理解、算法对比及场景使用,应加强算法公式推导及多场景实战。以下试题为作者日常整理的通用高频面经,包含题目,答案与参考文章,欢迎纠正与补充。 更多内容尽在公众号: 目录 1

机器学习算法之---AFM算法，AFM:LearningtheWeightofFeatureInteractionsviaAttentionNetworks,IJCAI2017

机器学习实验，实现EM算法文件读取数据，标准差为1，实现EM算法求均值。

本资源包括线性回归，Logistic回归和一般回归，K-means聚类分析，独立分析，线性判别分析，增强学习，还有混合高斯模型和EM算法的的学习笔记，往后还有更新。