Contents
通過掌握常見的面試問題，為技術機器學習面試做好準備
從這 5 小時的課程，你會學到
- 準備機器學習技術問題
- 改進或複習機器學習中的知識
- 對機器學習的主題有很強的直覺
- 回顧資料處理的基本方面
- 瞭解各種特徵工程方法
- 處理降維的問題
- 回顧許多分類和迴歸模型
- 瞭解機器學習方法的優缺點
- 處理關於監督式學習的高階問題
- 討論超參數( hyperparameters )以及如何應用交叉驗證
- 建立對好的實驗設計的理解
- 回顧特徵選擇的概念
- 描述不同類型的資料集平衡方法
- 對主要的聚類演算法( сlustering algorithms )有直覺
- 練習模型評估問題
要求
- 高中數學水平
- 基本的機率論和統計知識
- 對資料科學概念的基本理解
- 對機器學習演算法有基本的理解
- 有電腦科學方面的經驗
課程說明
本課程旨在為準備機器學習技術面試提供方便的資源。 它可以幫助你做好準備，參加50場講座，內容涉及不同主題的問題和答案。 本課程不僅適用於對可能出現的問題有充分理解的學生，也適用於複習機器學習的知識。
我們將系統地介紹資料準備方法，包括資料正常化、異常值處理、特徵工程和降維技術。
在處理完下一節中的資料之後，我們將繼續討論監督式學習方法。 我們將考慮簡單的線性演算法，正則化，最大可能方法。 此外，我們還將討論貝葉斯定理和樸素貝葉斯分類器。 這一部分的幾個講座都是關於支援向量機模型的。 本課程之後的大部分講座將致力於基於決策樹的演算法: 我們將考慮包裝演算法、隨機森林、 AdaBoost 和梯度提升演算法。
在回顧完關於演算法的面試問題之後，我們將進入機器學習的主題領域，並討論諸如好的實驗設計、交叉驗證方法、過擬合( overfitting )和欠擬合( underfitting )、特徵選擇方法、不平衡資料問題等話題。
本課程還包括一些關於聚類演算法( clustering algorithms )的講座，涵蓋了最著名的方法及其概念。 此外，作為本課程的一部分，我們將考慮用於評估有監督和無監督模型品質的各種指標。
總而言之，本課程將幫助你複習真正的機器學習專家所使用的方法，並為這條熱門的職業道路做好準備。
2019年5月更新！ 用整個晚上的時間在面試前閱讀完全可下載的演講簡報。
目標受眾
- 任何想要準備機器學習面試的人
- 任何想要提高或複習機器學習技能的人
- 任何想要開始或者轉向資料科學的人
講師簡介
Vladimir Poliakov 機器學習工程師
在機器學習的各個領域有專業經驗的資料科學愛好者。 數學、電腦科學和統計學背景。 使用機器智慧解決業務和研究問題。
在我的職涯中，我發展了一套資料科學領域的技能，我希望在教學中利用這些經驗來幫助其他人學習機器智慧的力量。 我相信人工智慧將使世界變得更美好，我希望你們能夠直接參與其中。
英文字幕：有
- 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To
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