本文涵盖了NLP算法工程师面试相关的编程语言基础（Python和C++）、数学基础（高等数学、线性代数、概率论与信息论）、计算机基础理论知识和机器学习基础（频率派与贝叶斯派、数据预处理、特征工程、模型选择）等方面。特别对于基础的机器学习算法模型（SVM、聚类、决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯和随机森林）进行了详细的讲解。建议使用Typora编辑器打开。不要错过这份面试必备资料！