又到了金三银四的招聘旺季，很多想入行机器学习的程序员却在面试上发了愁。不少人精心准备了简历和项目经历，但面试了一个月之后却发现还是颗粒无收，不由地灰心丧气。其实面试虽然看起来难，但是如果掌握了面试准备方法论，那么最后的面试也会变成胜利的冲锋。
面试准备首先就要思考当下的自身情情况，判断差距的产生原因，如果是能力不足，就需要采取对应的训练，如果是知识储备不足，那么面经和相关学习资料就一定要多看看了。
众所周知，想成为机器学习工程师的你一定需要具备编程能力、数学能力和数据科学相关能力。那么这些能力怎么做相应的训练呢？
编程：通常企业都会考察算法，来检验对新功能的快速实现能力和优化能力。这部分除了学习数据结构和算法以外，一定要刷题训练，有余力的情况下，尽可能采用底层语言实现。
数学：掌握概率、统计和最优化理论基础，会做题；学习经典教程和阅读岗位需要的经典论文，必要时可以背下来。
数据科学能力：针对应聘岗位的需求至少深入挖掘一个数据科学任务，注意理解数据的特性并选择方法和结果导向，可能的情况下也可以实现一些创新。
当然除了理论知识和编程训练以外，面试真题也是不可少的，为了帮助大家更高效地准备面试，顺利挺近大厂，我们研究了各个大厂的面试题型，总结出这「 100 道机器学习必考面试题+详细解答」
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