机器学习的面试知识清单↓每个主题均包含三个部分：1. 概览（Ov-20250902181522

机器学习的面试知识清单↓

每个主题均包含三个部分：

1. 概览（Overview）：以简洁的速查表形式呈现关键信息；
2. 示例面试问题：针对每个主题列出可能出现的问题；
3. 推荐阅读：提供相关文章，便于深入理解 。

文章涵盖的主题包括：

- 偏差与方差（Bias and Variance）
- 数据不平衡（Imbalanced Data）
- 贝叶斯定理（Bayes’ Theorem）
- 主成分分析与降维（PCA 和 Dimensionality Reduction）
- 回归分析（Regression）
- 正则化（Regularization）
- 卷积神经网络基础（Basics of CNN）
- 著名的深度神经网络架构（Famous DNNs）
-集成学习方法（Ensemble Methods）
- 自编码器与变分自编码器（Autoencoder and Variational Autoencoder）

访问：medium.com/swlh/cheat-sheets-for-machine-learning-interview-topics-51c2bc2bab4f

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