Ai学习的老章 2025-03-09 11:01 浙江
准备阶段（1-2个月）
理论基础复习
数学基础：线性代数、概率统计、微积分
机器学习算法：
监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、KNN
无监督学习：K-means、层次聚类、PCA、t-SNE
集成方法：Bagging、Boosting、Stacking
深度学习基础：
神经网络原理
反向传播算法
优化器（SGD、Adam、RMSprop）
常见架构（CNN、RNN、LSTM、Transformer）
编程技能提升
Python编程：熟练掌握数据结构、算法复杂度分析
框架应用：Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch、Keras
数据处理：Pandas、NumPy、数据清洗与预处理
算法实现：手写关键算法（如梯度下降、决策树）
强化阶段（2-3周）
面试重点专题
特征工程：特征选择、提取和变换方法
模型评估：交叉验证、过拟合与欠拟合、各类评估指标
超参数调优：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化
模型解释性：SHAP值、LIME、特征重要性分析
实战项目准备
个人项目梳理：准备2-3个有深度的项目
问题背景
数据处理方法
模型选择理由
实现难点与解决方案
效果评估与业务价值
开源贡献：如有GitHub贡献，准备相关讲解
冲刺阶段（1-2周）
面试题集训
基础概念题：准备简洁、准确的解释
案例分析题：熟悉常见业务场景的解决方案
实现算法题：白板编程练习，如实现KNN、决策树
数据结构与算法：排序、搜索、动态规划等经典问题
行业知识准备
最新研究趋势：大型语言模型、自监督学习等热点
行业应用案例：了解目标公司/行业的ML应用
MLOps基础：模型部署、监控、A/B测试
模拟面试（1周）
面试形式准备
技术面试：算法推导、代码实现、项目讲解
行为面试：STAR法则回答问题（情境、任务、行动、结果）
系统设计面试：ML系统架构设计
自我介绍与提问
简历亮点提炼：30秒和2分钟版本的自我介绍
准备问题：针对面试官的有深度问题
面试技巧要点
沟通展示
结构化回答：先给出结论，再展开细节
思考可视化：面试中展示思考过程，边思考边讲解
专业术语使用：准确使用ML术语，展示专业素养
问题应对
不确定问题：坦诚表达，提出解决思路
开放性问题：展示思考框架，循序渐进分析
压力型问题：保持冷静，分析问题本质
资源推荐
学习资料
《机器学习面试全书》、《百面机器学习》
《深度学习面试宝典》
Kaggle平台竞赛与讨论区
实践平台
LeetCode机器学习相关题目
GitHub上的面试题集合
各大公司面经整理
社区交流
技术分享会、ML读书会
行业研讨会、线上论坛
面试后行动
复盘总结面试问题
针对性弥补知识漏洞
持续学习行业新动态
