一、自我介绍

大家好，我是鬼仔。鬼仔是2021届硕士，毕业于华南地区某985高校，研究方向是图像处理和机器学习相关，曾在CVTE、字节和微信等公司实习，岗位均为算法研究，最后在校招期间成功拿到了字节、微信和华为等多家大厂的SSP offer。

二、专栏内容

本专栏编写的初衷是为了帮助校招生系统性地学习和掌握机器学习中的基础知识。在算法岗面试中，面试官对于机器学习的知识点，常常会考察得非常广泛。机器学习作为算法研究的基础，同学们需要牢牢地掌握。

鬼仔在大学期间（本科+研究生）看了十几本有关机器学习和深度学习的书籍，也整理了不少笔记。好记性不如烂笔头，看书很重要，总结和整理也同样重要。有的问题你可能理解了，但是在实际面试中表达出来没那么专业，或者错漏一些细节，因此而被扣分就太可惜了。因此，鬼仔整理了这份《机器学习高频面试题详解》专栏，其中的面试题来源于各大厂的算法岗面经，专栏详细地解释了这些面经的答案，同时穿插了重要知识点的讲解，可以说是算法岗的“八股文”了。

本专栏包括监督学习、非监督学习、弱监督学习和数据挖掘四大章，前三章是机器学习的基础原理面试题，最后一章是偏实战类的数据挖掘面试题。很多目标算法岗的同学可能会对一些机器学习基础知识有所疏漏，觉得这些算法都很简单，而且老掉牙了，不屑一顾；也有一些非科班的同学是直接跳过经典的统计学习，直接学的深度学习，最后有些人还确实拿到了算法岗offer。

但鬼仔认为这是一种不正确的学习路线，机器学习就像是一块基石，深度学习和强化学习则属于上层建筑。很多算法岗的面试中，面试官都会特意考察这部分的内容，当然如果你的简历足够优秀，发表了一些顶会论文，面试可能就只会问论文创新点。但出来混，迟早要还的。在实际工作中，会面对各种复杂非结构化的现实数据，这个时候往往就会考验你的算法功底，只会深度学习并不能完全解决问题。

三、适合人群

如果你是准备校招或者实习的同学，且目标岗位为算法岗、数据挖掘岗或者数据分析岗，那本专栏是非常适合你的。本专栏可以帮助你以最快速度地复习完整个机器学习的知识点和考点，同时保证复习质量。在面试之前快速浏览本专栏的内容，可以让自己查缺补漏，面试更加有底气！

本专栏会持续更新，内容只增不减，欢迎大家在评论区讨论～