春季到來，春招不久也會(huì)開始。在本項(xiàng)目中，作者為大家準(zhǔn)備了 ML 算法工程師面試指南，它提供了完整的面試知識(shí)點(diǎn)、編程題及題解、各科技公司的面試題錦等內(nèi)容。目前該 GitHub 項(xiàng)目已經(jīng)有 1 萬+的收藏量，想要跳一跳的同學(xué)快來試試吧。

• 項(xiàng)目地址：https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese

如下所示為整個(gè)項(xiàng)目的結(jié)構(gòu)，其中從機(jī)器學(xué)習(xí)到數(shù)學(xué)主要提供的是筆記與面試知識(shí)點(diǎn)，讀者可回顧整體的知識(shí)架構(gòu)。后面從算法到筆試面經(jīng)主要提供的是問題及解答方案，根據(jù)它們可以提升整體的解題水平與編程技巧。

面試知識(shí)點(diǎn)

面試題多種多樣，但機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)就那么多，那么為了春招或春季跳槽，何不過一遍 ML 核心知識(shí)點(diǎn)？在這個(gè) GitHub 項(xiàng)目中，作者前一部分主要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)及各子領(lǐng)域的知識(shí)點(diǎn)。其中每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)都只提供最核心的概念，如果讀者遇到不熟悉的算法或者遇到知識(shí)漏洞，可以進(jìn)一步閱讀相關(guān)文獻(xiàn)。

項(xiàng)目主要從機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和數(shù)學(xué)等方面提供詳細(xì)的知識(shí)點(diǎn)，因?yàn)樽髡弑容^關(guān)注 NLP，所以并沒有提供詳細(xì)的計(jì)算機(jī)視覺筆記。

機(jī)器學(xué)習(xí)

首先對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，項(xiàng)目主要從基礎(chǔ)概念、基本實(shí)踐、基本算法和集成學(xué)習(xí)專題這四個(gè)方面概括 ML 的總體情況。其中基礎(chǔ)概念可能是最基本的面試問題，例如「偏差方差怎么權(quán)衡？」、「生成模型和判別模型的差別是什么？」、「先驗(yàn)和后驗(yàn)概率都是什么，它們能轉(zhuǎn)換嗎？」。

這些知識(shí)點(diǎn)一般是入門者都需要了解的，而對(duì)于 ML 基本實(shí)踐，主要會(huì)從如何做好傳統(tǒng) ML 開發(fā)流程的角度提問。例如「你如何選擇超參數(shù)，能介紹一些超參數(shù)的基本搜索方法嗎？」、「混淆矩陣、準(zhǔn)確率、精確率、召回率或 F1 值都是什么，如何使用它們度量模型的好壞？」、「你能介紹數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要流程嗎，舉個(gè)例子？」。

這些問題都能在前兩部分的知識(shí)點(diǎn)中找到答案。后一部分的基本算法就非常多了，從最簡(jiǎn)單的 Logistic 回歸到復(fù)雜的梯度提升樹，這一部分總結(jié)了主流的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：

• 信息論

• 邏輯斯蒂回歸

• 支持向量機(jī)

• 決策樹

• 集成學(xué)習(xí)

• 梯度提升決策樹 GBDT

• 隨機(jī)森林

其中每一種算法都提供了最核心的概念，例如對(duì)于決策樹中的 CART 算法，筆記主要引用了李航《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》中的描述：

最后機(jī)器學(xué)習(xí)還有一個(gè)關(guān)于集成方法的專題。除了支持向量機(jī)，集成方法相關(guān)的問題在 ML 中也比較重要，因?yàn)橄?XGboost 和隨機(jī)森林等方法在傳統(tǒng) ML 中效果應(yīng)該是頂尖的，被問到的概率也大得多。

深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容就相對(duì)比較多了，目前也有非常多的筆記或資料，但是我們可能會(huì)感覺深度學(xué)習(xí)的問題并沒有機(jī)器學(xué)習(xí)難。頂多會(huì)讓我們手推一個(gè)反向傳播算法，不會(huì)像手推支持向量機(jī)那樣讓我們從表達(dá)式推一下卷積網(wǎng)絡(luò)。如果要為深度學(xué)習(xí)打基礎(chǔ)，其實(shí)最好的辦法是學(xué)習(xí) Ian Goodfellow 的《Deep Learning》，我們只要閱讀這本書的前兩部分：應(yīng)用數(shù)學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)；深度網(wǎng)絡(luò)：現(xiàn)代實(shí)踐。第三部分因?yàn)樯婕按罅壳把匮芯康臇|西，我們暫時(shí)可以不急著學(xué)。

該項(xiàng)目主要從以下幾個(gè)方面介紹深度學(xué)習(xí)面試知識(shí)點(diǎn)：

• 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

• 深度學(xué)習(xí)實(shí)踐

• CNN 專題

• RNN 專題

• 優(yōu)化算法專題

• 序列建模專題

• 《Deep Learning》整理

前面 6 個(gè)專題都是介紹的筆記，每一個(gè)專題都有非常多的具體內(nèi)容，其中序列建模專題還引用了機(jī)器之心綜述的從循環(huán)到卷積，探索序列建模的奧秘。如下展示了優(yōu)化算法專題所包含的內(nèi)容：

在最后的《Deep Learning》整理中，項(xiàng)目作者給出了五十多道深度學(xué)習(xí)問題，并根據(jù)這些問題介紹《Deep Learning》中的知識(shí)點(diǎn)。如下為問題示例，不同的星號(hào)表示問題的難度：

自然語言處理與數(shù)學(xué)

后面的自然語言處理也是最近在重點(diǎn)更新的，目前介紹的方面主要有；

• 自然語言處理基礎(chǔ)

• NLP 發(fā)展趨勢(shì)

• 詞嵌入專題

• 句嵌入專題

• 多模態(tài)專題

• 視覺問答綜述

• 深度理解查詢

NLP 很多知識(shí)點(diǎn)其實(shí)都不算基礎(chǔ)內(nèi)容，這需要根據(jù)我們自己學(xué)習(xí)的領(lǐng)域收集復(fù)習(xí)內(nèi)容。不過像 NLP 基礎(chǔ)或詞嵌入等知識(shí)點(diǎn)，項(xiàng)目作者介紹得很詳細(xì)，它們也是 NLP 面試必備知識(shí)。

最后還有一些數(shù)學(xué)知識(shí)點(diǎn)，它們是算法工程師面試所需要具備的基礎(chǔ)。例如今日頭條算法工程師的實(shí)習(xí)生面試會(huì)問：「在圓環(huán)上隨機(jī)選取 3 個(gè)點(diǎn)，這 3 個(gè)點(diǎn)組成銳角三角形的概率？」，或者其它算個(gè)積分之類的。項(xiàng)目作者主要為面試準(zhǔn)備了以下幾方面的知識(shí)點(diǎn);

• 概率論

• 微積分本質(zhì)

• 深度學(xué)習(xí)核心

其中深度學(xué)習(xí)核心主要包含非線性激活函數(shù)、梯度下降和反向傳播。

算法題和筆試題

對(duì)于編程面試，基礎(chǔ)算法是必不可少的，它們一般體現(xiàn)在筆試題上，例如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、動(dòng)態(tài)規(guī)劃或排列組合等。很多開發(fā)者可能感覺筆試解題會(huì)很難，因?yàn)轭}目并不會(huì)告訴你需要用什么樣的基礎(chǔ)算法來解決，全靠我們自己一步步解析題目。這就要求我們對(duì)各種基礎(chǔ)算法都比較熟悉，項(xiàng)目作者提供了以下基本算法專題：

• 字符串

• 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

• 高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

• 動(dòng)態(tài)規(guī)劃

• 雙指針

• 區(qū)間問題

• 排列組合

• 數(shù)學(xué)問題

• Shuffle、采樣、隨機(jī)數(shù)

• 大數(shù)運(yùn)算

• 海量數(shù)據(jù)處理

這些算法題會(huì)介紹具體的問題、解題思路以及對(duì)應(yīng)的解題代碼。例如在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，我們?nèi)绾闻袛鄻?B 是不是樹 A 的子樹。

如下所示為解題代碼，注意基本上各基礎(chǔ)算法的題解都是用 C++寫的，作者會(huì)引用劍指 Offer 題解和 Leetcode 題解等的解決方案。

class?Solution?{
public:
????bool?HasSubtree(TreeNode*?p1,?TreeNode*?p2)?{
????????if?(p1?==?nullptr?||?p2?==?nullptr)??//?約定空樹不是任意一個(gè)樹的子結(jié)構(gòu)
????????????return?false;

????????return?isSubTree(p1,?p2)????//?判斷子結(jié)構(gòu)是否相同
????????????||?HasSubtree(p1->left,?p2)??????//?遞歸尋找樹?A?中與樹?B?根節(jié)點(diǎn)相同的子節(jié)點(diǎn)
????????????||?HasSubtree(p1->right,?p2);
????}

????bool?isSubTree(TreeNode*?p1,?TreeNode*?p2)?{
????????if?(p2?==?nullptr)?return?true;????????//?注意這兩個(gè)判斷的順序
????????if?(p1?==?nullptr)?return?false;

????????if?(p1->val?==?p2->val)
????????????return?isSubTree(p1->left,?p2->left)????//?遞歸判斷左右子樹
????????????????&&?isSubTree(p1->right,?p2->right);
????????else
????????????return?false;
????}
};

此外，該項(xiàng)目還提供了 IO 模板和必備算法模板。作者表示不少筆試不像 LeetCode 那樣可以自動(dòng)完成 I/O，我們需要手動(dòng)完成數(shù)據(jù) I/O，而且如果我們沒有 ACM 經(jīng)驗(yàn)，很可能會(huì)在這上面浪費(fèi)很多時(shí)間。因此這里總結(jié)的幾種常見 IO 模板對(duì)于編程面試有很大的幫助，另外的算法模板同樣也是。

例如如果我們輸入不定數(shù)量個(gè) Input，且以某個(gè)特殊輸入為結(jié)束標(biāo)志，那么用 C 語言實(shí)現(xiàn)的模板為：

//?示例?1
int?a,?b;
while?(scanf("%d?%d",?&a,?&b)?!=?EOF?&&?(a?!=?0?&&?b?!=?0))?{
????//?...
}

//?或者
while?(scanf("%d?%d",?&a,?&b)?!=?EOF?&&?(a?||?b))?{
????//?...
}

//?示例?2
int?n;
while?(scanf("%d",?&n)?!=?EOF?&&?n?!=?0)?{
????//?...
}

用 C++實(shí)現(xiàn)的模板為：

//?示例?1
int?a,?b;
while?(cin?>>?a?>>?b)?{
????if?(a?==?0?&&?b?==?0)
????????break;
????//?...
}

//?示例?2
int?n;
while?(cin?>>?n?&&?n?!=?0)?{
????//?...
}

面試真題

最后，項(xiàng)目作者還收集了十多家科技企業(yè)面試真題，并介紹從一面到三面的內(nèi)容與經(jīng)驗(yàn)。

例如以下是頭條/字節(jié)跳動(dòng)-深度學(xué)習(xí)/NLP 方向的三面概覽：

具體的面試題也會(huì)提供，如下所示為字節(jié)跳動(dòng) 18 年 8 月的筆試題：積分卡牌游戲。

當(dāng)然給了題目，對(duì)應(yīng)的解決方案也會(huì)提供：

#?輸入處理
n?=?int(input())
x,?y?=?[],?[]
for?i?in?range(n):
????_x,?_y?=?list(map(int,?input().split()))
????x.append(_x)
????y.append(_y)

xy?=?list(zip(x,?y))
xy?=?sorted(xy,?key=lambda?t:?t[1])

ret?=?0
if?sum(x)?%?2?==?0:??#?如果所有?x?的和為偶數(shù)
????print(sum(y))????#?直接輸出所有?y?的和
else:
????for?i?in?range(len(xy)):
????????if?xy[i][0]?%?2?==?1:??#?去掉?x?中為奇數(shù)的那一項(xiàng)
????????????ret?=?sum([xy[j][1]?for?j?in?range(len(xy))?if?j?!=?i])
????????????print(ret)
????????????break

————

編輯?∑ Gemini

來源：機(jī)器之心

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的春招已近，这份GitHub万星的ML算法面试大全请收下的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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