1樓：尓康
1. 避免學科間的偏見與歧視機器學習作為乙個交叉廣度大，各學科融合深的學科，各種背景的面試者都有。我建議一定不要預設立場，無論是數學、統計、物理、計算機，或是其他學科的面試者都有獨特的知識儲備。
比如機器學習其實和統計學習有很大部分是重疊的，甚至和優化(如運籌學)、數學(線知埋虛代等)也有很多相關的地方。而不同領域的人對於同一件事情的描述可能是相似但不相同的，甚至連叫法都不同。舉個簡單的例子，統計學將變數叫做predictors而機器學習傾向於將其叫做feature(特徵)。
我聽說過很多面試官液睜就因為對方不能完全的使用他能聽懂的術語就拒掉了候選人，我覺得這個是愚蠢的。以我們團隊為例，我的老闆是統計學博士和教授(偏計量)，而我是純粹的電腦科學出身。他喜歡用r來建模而我只擅長python和c++。
但正是這種差異性讓我們可以更好的合作，他在無監督學習中很喜歡用各種密度分析(density estimation)或者對分佈直接進行擬合，而我可以給他介紹很多機器學習方向比較流行的演算法，比如isolation forests。同理，python和r都有各自擅長的領域，比如python做時序分析的難度就遠遠大於r，因為r有非常成熟的package。因此，我們不要因為領域不同，叫法搭燃不同，程式語言不同，或者模型的解釋思路不同就輕易的否定乙個面試者。
長此以往，我們的思路會越來越窄，而一定程度的包容能拓展思路。
2. 通過廣度測試劃定面試者的知識面機器學習的專案一般都牽扯資料處理，建模，評估，視覺化，和部署上線等一系列流程，我們希望面試者對於每個步驟都有最基本的瞭解。因為其範圍很廣，我們希望首先在短時間內瞭解乙個面試者的知識範圍。
有很多基本但經典的問題可以用於瞭解面試者的素質。
2樓：高生光小小葵
背景瞭解先講講最近專案，別瞎吹畫餅，就說說上一週你都每天在幹嘛。這樣一般就把很多人簡歷上牛逼哄哄的做了什麼國家部門的大資料探勘專案啊，對啥橋中演算法做了什麼什麼巨大的優化啊，或者做了什麼公司的某fancy project之類的簡化到可能就是手工給資料分類，或者比較不同模型（別人給的）的performance，或者族念好一點把cnn相關的某個現有開源**實現去掉某個層或者改了幾個引數在嘗試（當然不是說就不好，其實也可以），或者做a/b測試看效果。當然其實都行，不是說做哪個就比哪個差了，但是馬上就會有這人到底做了些啥的具敏穗山體形象。
如何出彩地面試中基礎的機器學習演算法
3樓：匿名使用者
機器學習方面的面餘悉試主要分成三個部分：
1. 演算法和理論基礎。
2. 工程實現能力與編碼水平。
3. 業務理解和思考深度。
1. 理隱畝論方面，我推薦最經典的一本書《統計學習方法》，這書可能不是最全的，但是講得最精髓，薄薄一本，適合面試前突擊準備。
我認為一些要點是：
統計學習的核心步驟：模型、策略、演算法，你豎攜乎應當對logistic、svm、決策樹、knn及各種聚類方法有深刻的理解。能夠隨手寫出這些演算法的核心遞迴步的偽**以及他們優化的函式表示式和對偶問題形式。
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