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机器学习
深度学习
自然语言处理与数学
算法题和笔试题
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最近在GitHub上淘到一个很棒的AI算法面试笔记，特地分享给小伙伴们~
GitHub地址：https：//github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese
如上所示为整个项目的结构，其中从机器学习到数学主要提供的是笔记与面试知识点，读者可回顾整体的知识架构。后面从算法到笔试面经主要提供的是问题及解答方案，根据它们可以提升整体的解题水平与编程技巧。
面试题多种多样，但机器学习知识就那么多，那么为了春招或春季跳槽，何不过一遍 ML 核心知识点？在这个 GitHub 项目中，作者前一部分主要介绍了机器学习及各子领域的知识点。其中每一个知识点都只提供最核心的概念，如果读者遇到不熟悉的算法或者遇到知识漏洞，可以进一步阅读相关文献。
项目主要从机器学习、深度学习、自然语言处理和数学等方面提供详细的知识点，因为作者比较关注 NLP，所以并没有提供详细的计算机视觉笔记。
机器学习
首先对于机器学习，项目主要从基础概念、基本实践、基本算法和集成学习专题这四个方面概括 ML 的总体情况。其中基础概念可能是最基本的面试问题，例如「偏差方差怎么权衡？」、「生成模型和判别模型的差别是什么？」、「先验和后验概率都是什么，它们能转换吗？」。
这些知识点一般是入门者都需要了解的，而对于 ML 基本实践，主要会从如何做好传统 ML 开发流程的角度提问。例如「你如何选择超参数，能介绍一些超参数的基本搜索方法吗？」、「混淆矩阵、准确率、精确率、召回率或 F1 值都是什么，如何使用它们度量模型的好坏？」、「你能介绍数据清洗和数据预处理的主要流程吗，举个例子？」。
深度学习
深度学习的内容就相对比较多了，目前也有非常多的笔记或资料，但是我们可能会感觉深度学习的问题并没有机器学习难。顶多会让我们手推一个反向传播算法，不会像手推支持向量机那样让我们从表达式推一下卷积网络。如果要为深度学习打基础，其实最好的办法是学习 Ian Goodfellow 的《Deep Learning》，我们只要阅读这本书的前两部分：应用数学与机器学习基础；深度网络：现代实践。第三部分因为涉及大量前沿研究的东西，我们暂时可以不急着学。
自然语言处理与数学
NLP 很多知识点其实都不算基础内容，这需要根据我们自己学习的领域收集复习内容。不过像 NLP 基础或词嵌入等知识点，项目作者介绍得很详细，它们也是 NLP 面试必备知识。
最后还有一些数学知识点，它们是算法工程师面试所需要具备的基础。例如今日头条算法工程师的实习生面试会问：「在圆环上随机选取 3 个点，这 3 个点组成锐角三角形的概率？」，或者其它算个积分之类的。
算法题和笔试题
对于编程面试，基础算法是必不可少的，它们一般体现在笔试题上，例如数据结构、动态规划或排列组合等。很多开发者可能感觉笔试解题会很难，因为题目并不会告诉你需要用什么样的基础算法来解决，全靠我们自己一步步解析题目。这就要求我们对各种基础算法都比较熟悉。
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工具
在线LaTeX公式编辑器http://private.codecogs.com/latex/eqneditor.php
