機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師面試需要做那些準(zhǔn)備？1. 工業(yè)中的大型模型基本上都是logistic區(qū)域和線性區(qū)域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推導(dǎo)對(duì)于理解LR是如何并行的是非常重要的2。其次，常

機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師面試需要做那些準(zhǔn)備？

1. 工業(yè)中的大型模型基本上都是logistic區(qū)域和線性區(qū)域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推導(dǎo)對(duì)于理解LR是如何并行的是非常重要的

2。其次，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如SVM、gbdt、KNN等，應(yīng)該了解其原理，能夠在壓力下快速響應(yīng)。算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適應(yīng)場(chǎng)景應(yīng)該基本清楚

3基本算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)應(yīng)該熟練，鏈表二叉樹，快速行合并，動(dòng)態(tài)返回等

L1正則化假設(shè)參數(shù)的先驗(yàn)分布是拉普拉斯分布，L2正則化假設(shè)參數(shù)的先驗(yàn)分布為高斯分布，保證了模型的穩(wěn)定性，即參數(shù)值不會(huì)太大或太小。在實(shí)際應(yīng)用中，如果特征是高維稀疏的，則采用L1正則化；如果特征是低維稀疏的，則采用L1正則化；如果特征是稠密的，則采用L2正則化。最后附上圖表。右邊是L1正則，最優(yōu)解在坐標(biāo)軸上，這意味著某些參數(shù)為0。