資料科學職位的典型面試過程會有很多輪，其中通常會涉及理論概念，目的是確定應聘者是否了解機器學習的基礎知識。
在這篇文章中，我想總結一下我所有的面試經歷（面試or被面試）並提出了160多個資料科學理論問題的清單。
其中包括以下主題：
開始吧！
以上！希望它對各位有用，祝面試愉快！
原文：alexey grigorev(lead data scientist at olx group)
翻譯：tjxj666
機器學習面試題
答 設計乙個分類模型，首先要給它設定乙個學習目標。在支援向量機中，這個目標是max margin 在adaboost中，目標是優化乙個指數損失函式。那麼在logistic regression lr 中，這個目標是什麼呢？最大化條件似然度。考慮乙個二值分類問題，訓練資料是一堆 特徵，標記 組合，x1...
機器學習面試題目
過擬合原因 資料 資料不規範，資料量少，資料穿越，統計特徵用到了未來的資訊或者標籤資訊 演算法 演算法過於複雜 解決 1 將資料規範化，處理缺失值，增加資料量，取樣，新增雜訊資料 2 正則化，控制模型複雜程度，3 early stoping，減少迭代次數，減少樹的深度，4 學習率調大 小點 5 融合...
機器學習面試題 XGBoost
相同點 不同點 先說說lrlr lr和g bd tgbdt gbdt 的區別 當在高維稀疏特徵的場景下，lrlr lr的效果一般會比gbd tgbdt gbdt 好。原因如下 先看乙個例子 假設乙個二分類問題，label為0和1，特徵有100維，如果有1w個樣本，但其中只要10個正樣本1，而這些樣本...