机器学习160道面试题

数据科学职位的典型面试过程会有不少轮，其中一般会涉及理论概念，目的是肯定应聘者是否了解机器学习的基础知识。 在这篇文章中，我想总结一下我全部的面试经历（面试or被面试）并提出了160多个数据科学理论问题的清单。 其中包括如下主题：面试 线性回归 模型验证 分类和逻辑回归 正则化 决策树 随机森林 GBDT 神经网络 文本分类 聚类 排序：搜索和推荐 时间序列 这篇文章中的问题数量彷佛远远不够，请记

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