算法/NLP/深度学习/机器学习面试笔记

GitHub 地址:https://github.com/imhuay/CS_Interview_Notes-Chinese

深度学习/机器学习面试问题整理,想法来源于这个仓库.
- 该仓库整理了“花书”《深度学习》中的一些常见问题,其中部分偏理论的问题没有收录,如有需要可以浏览原仓库。

此外,还包括我看到的所有机器学习/深度学习面经中的问题。除了其中 DL/ML 相关的,其他与算法岗相关的计算机知识也会记录。

但是不会包括如前端/测试/JAVA/Android等岗位中有关的问题。

RoadMap

  • 数学
    • 微积分的本质
    • 深度学习的核心
  • 自然语言处理
    • 词向量
      • Word2Vec
      • GloVe
      • FastText
      • WordRank TODO
    • 序列建模 TODO
    • 工具库
  • 机器学习-深度学习
    • 公共基础
      • 背景知识
      • 损失函数
    • 深度学习
      • 深度学习基础
      • 《深度学习》整理
      • CNN专题
    • 机器学习
      • 机器学习算法
      • 机器学习实践
  • 算法
    • 题解-剑指Offer
  • 编程语言
    • Cpp专题-基础知识
    • Cpp专题-左值与右值
  • 笔试面经
  • 项目经验
  • code
    • 工具库
      • gensim.FastText 的使用
    • 倒排索引
    • Tensorflow 基础 TODO
  • 各公司招聘要求

必备清单 TODO

  • 深度学习
    • 反向传播算法
    • 梯度下降法
    • 深度学习实践(项目经验)
    • 相关代码 TODO
  • 机器学习算法
    • 逻辑斯蒂回归
    • 支持向量机
    • AdaBoost 算法
    • GBDT 梯度提升决策树
    • 相关代码 TODO
  • 计算机基础
    • 必背算法
    • Python 常识 TODO
    • C++ 常识 TODO

欢迎分享你在深度学习/机器学习面试过程中遇见的问题!

你可以直接以你遇到的问题作为 issue 标题,然后分享你的回答或者其他参考资料。

当然,你也可以直接创建 PR,分享问题的同时改正我的错误!

我会经常修改文档的结构(特别是代码的链接)。如果文中有链接失效,请告诉我!
文档中大部分链接都是指向仓库内的文件或标记;涉及编程代码的链接会指向我的另一个仓库(Algorithm_for_Interview)

Reference

  • exacity/deeplearningbook-chinese: 深度学习中文版
  • elviswf/DeepLearningBookQA_cn: 深度学习面试问题 回答对应的DeepLearning中文版页码
  • huihut/interview: C/C++面试知识总结
  • 七月在线:结构之法 算法之道 - CSDN博客
  • 在线 LaTeX 公式编辑器 http://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php
  • GitHub 搜索:Deep Learning Interview
  • GitHub 搜索:Machine Learning Interview
    • geekcircle/machine-learning-interview-qa: 人工智能-机器学习笔试面试题解析
  • 牛客网-讨论区

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