在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，大數(shù)據(jù)已成為各行各業(yè)不可忽視的重要資產(chǎn)。對于數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師來說，掌握大數(shù)據(jù)算法是至關(guān)重要的技能之一。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長和復(fù)雜性的提升，大數(shù)據(jù)算法的應(yīng)用范圍也越來越廣泛。
大數(shù)據(jù)算法是指為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的一組算法和技術(shù)。在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)，傳統(tǒng)的算法可能無法有效地運(yùn)行，因此需要專門針對大數(shù)據(jù)量級和特點(diǎn)設(shè)計(jì)的算法來進(jìn)行處理。
大數(shù)據(jù)算法的重要性在于它可以幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中提取出有用的信息、模式和見解，為決策提供支持。通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)算法，企業(yè)可以更好地理解客戶需求、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、改進(jìn)營銷策略，從而提升競爭力。
下面列舉了一些常見的大數(shù)據(jù)算法面試題，希望能夠幫助準(zhǔn)備面試的同學(xué)更好地理解和掌握相關(guān)知識：
為了更好地準(zhǔn)備大數(shù)據(jù)算法面試，以下是一些建議：
大數(shù)據(jù)算法在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代扮演著至關(guān)重要的角色，對于從事數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作的人員來說，掌握大數(shù)據(jù)算法是必備的技能之一。通過不斷學(xué)習(xí)、實(shí)踐和應(yīng)用，相信每個(gè)人都可以在大數(shù)據(jù)算法領(lǐng)域取得優(yōu)異的成績。
主要是聊基礎(chǔ)算法知識和代碼題。
1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法：決策樹，支持向量機(jī)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，k-means聚類算法，AdaBoost；2. 推薦算法：協(xié)同過濾，內(nèi)容推薦算法；3. 預(yù)測分析算法：時(shí)間序列分析，回歸分析，決策樹，深度學(xué)習(xí)。
1、蒙特卡羅算法
2、數(shù)據(jù)擬合、參數(shù)估計(jì)、插值等數(shù)據(jù)處理算法
3、線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、多元規(guī)劃、二次規(guī)劃等規(guī)劃類問題
4、圖論算法
5、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、回溯搜索、分治算法、分支定界等計(jì)算機(jī)算法
6、最優(yōu)化理論的三大非經(jīng)典算法：模擬退火法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法
7、網(wǎng)格算法和窮舉法
8、一些連續(xù)離散化方法
9、數(shù)值分析算法
10、圖象處理算法
1、蒙特卡羅算法
2、數(shù)據(jù)擬合、參數(shù)估計(jì)、插值等數(shù)據(jù)處理算法
3、線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、多元規(guī)劃、二次規(guī)劃等規(guī)劃類問題
4、圖論算法
5、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、回溯搜索、分治算法、分支定界等計(jì)算機(jī)算法
6、最優(yōu)化理論的三大非經(jīng)典算法：模擬退火法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法
7、網(wǎng)格算法和窮舉法
8、一些連續(xù)離散化方法
9、數(shù)值分析算法
10、圖象處理算法
是針對大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和規(guī)模性而設(shè)計(jì)的高效處理和分析算法。包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、模型構(gòu)建和模型評估等多個(gè)步驟。常用的算法有聚類分析、決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
數(shù)據(jù)降噪是指在數(shù)據(jù)中存在噪聲（如錯(cuò)誤、干擾或異常值）情況下，通過一系列處理方法，將噪聲從數(shù)據(jù)中去除或減少的過程。下面是一些常用的數(shù)據(jù)降噪算法：1. 均值濾波：計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的鄰域平均值，用于替代當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)的值，從而平滑數(shù)據(jù)。2. 中值濾波：計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的鄰域中位數(shù)，用于替代當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)的值，可以有效地去除椒鹽噪聲。3. 高斯濾波：將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)替換為其鄰域內(nèi)的加權(quán)平均值，通過高斯核函數(shù)調(diào)整權(quán)重，可以有效地平滑數(shù)據(jù)。4. 小波變換去噪：利用小波變換的多尺度分解和重構(gòu)特性，將數(shù)據(jù)分解為多個(gè)尺度的近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)，通過對細(xì)節(jié)系數(shù)的閾值處理，去除噪聲。5. 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的去噪算法：如局部異常因子（LOF）、離群點(diǎn)檢測算法等，通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法檢測和剔除噪聲數(shù)據(jù)。6. 基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的去噪算法：如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（Random Forest）等，通過訓(xùn)練模型來識別和去除噪聲數(shù)據(jù)。7. 基于深度學(xué)習(xí)算法的去噪算法：如自編碼器（Autoencoder）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等，通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)噪聲模式，并去除噪聲。這些算法各有優(yōu)劣，選擇何種算法取決于噪聲的特點(diǎn)以及應(yīng)用場景的需求。
又到安利Python的時(shí)間， 最終代碼不超過30行（優(yōu)化前），加上優(yōu)化也不過40行。
第一步. 構(gòu)造Trie（用dict登記結(jié)點(diǎn)信息和維持子結(jié)點(diǎn)集合）：
-- 思路：對詞典中的每個(gè)單詞，逐詞逐字母拓展Trie，單詞完結(jié)處的結(jié)點(diǎn)用None標(biāo)識。
def make_trie(words):
trie = {}
for word in words:
t = trie
for c in word:
if c not in t: t[c] = {}
t = t[c]
t[None] = None
return trie
第二步. 容錯(cuò)查找（容錯(cuò)數(shù)為tol）：
-- 思路：實(shí)質(zhì)上是對Trie的深度優(yōu)先搜索，每一步加深時(shí)就消耗目標(biāo)詞的一個(gè)字母。當(dāng)搜索到達(dá)某個(gè)結(jié)點(diǎn)時(shí)，分為不消耗容錯(cuò)數(shù)和消耗容錯(cuò)數(shù)的情形，繼續(xù)搜索直到目標(biāo)詞為空。搜索過程中，用path記錄搜索路徑，該路徑即為一個(gè)詞典中存在的詞，作為糾錯(cuò)的參考。
-- 最終結(jié)果即為諸多搜索停止位置的結(jié)點(diǎn)路徑的并集。
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if word == '':
return {path} if None in trie else set()
else:
p0 = set()
if word[0] in trie:
p0 = check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
p1 = set()
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
p1.update(check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
return p0 | p1簡單測試代碼 ------
構(gòu)造Trie：
words = ['hello', 'hela', 'dome']
t = make_trie(words)
In [11]: t
Out[11]:
{'d': {'o': {'m': {'e': {'$': {}}}}},
'h': {'e': {'l': {'a': {'$': {}}, 'l': {'o': {'$': {}}}}}}}
容錯(cuò)查找：
In [50]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=0)
Out[50]: {}
In [51]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=1)
Out[51]: {'hello'}
In [52]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=1)
Out[52]: {}
In [53]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=2)
Out[53]: {'hello'}
似乎靠譜~
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以上是基于Trie的approach，另外的approach可以參看@黃振童鞋推薦Peter Norvig即P神的How to Write a Spelling Corrector
雖然我已有意無意模仿P神的代碼風(fēng)格，但每次看到P神的源碼還是立馬跪...
話說word[1:]這種表達(dá)方式其實(shí)是有淵源的，相信有的童鞋對(cdr word)早已爛熟于心...（呵呵
------------------------分-----割-----線-----二--------------------------------------
回歸正題.....有童鞋說可不可以增加新的容錯(cuò)條件，比如增刪字母，我大致對v2方法作了點(diǎn)拓展，得到下面的v3版本。
拓展的關(guān)鍵在于遞歸的終止，即每一次遞歸調(diào)用必須對參數(shù)進(jìn)行有效縮減，要么是參數(shù)word，要么是參數(shù)tol~
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
return set()
elif word == '':
results = set()
if None in trie:
results.add(path)
# 增加詞尾字母
for k in trie:
if k is not None:
results |= check_fuzzy(trie[k], '', path+k, tol-1)
return results
else:
results = set()
# 首字母匹配
if word[0] in trie:
results |= check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path + word[0], tol)
# 分情形繼續(xù)搜索（相當(dāng)于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正確的字母置換首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正確的字母作為首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳過余詞首字母
results |= check_fuzzy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交換原詞頭兩個(gè)字母
if len(word) > 1:
results |= check_fuzzy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)
return results好像還是沒有過30行……注釋不算（
本答案的算法只在追求極致簡潔的表達(dá)，概括問題的大致思路。至于實(shí)際應(yīng)用的話可能需要很多Adaption和Tuning，包括基于統(tǒng)計(jì)和學(xué)習(xí)得到一些詞語校正的bias。我猜測這些拓展都可以反映到Trie的結(jié)點(diǎn)構(gòu)造上面，比如在結(jié)點(diǎn)處附加一個(gè)概率值，通過這個(gè)概率值來影響搜索傾向；也可能反映到更多的搜索分支的控制參數(shù)上面，比如增加一些更有腦洞的搜索分支。（更細(xì)節(jié)的問題這里就不深入了逃
----------------------------------分-割-線-三----------------------------------------
童鞋們可能會(huì)關(guān)心時(shí)間和空間復(fù)雜度的問題，因?yàn)樯鲜鲞@種優(yōu)（cu）雅（bao）的寫法會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)生的集合對象呈指數(shù)級增加，集合的合并操作時(shí)間也指數(shù)級增加，還使得gc不堪重負(fù)。而且，我們并不希望搜索算法一下就把所有結(jié)果枚舉出來（消耗的時(shí)間亦太昂貴），有可能我們只需要搜索結(jié)果的集合中前三個(gè)結(jié)果，如果不滿意再搜索三個(gè)，諸如此類...
那腫么辦呢？................是時(shí)候祭出yield小魔杖了? ??)ノ
下述版本姑且稱之為lazy，看上去和v3很像（其實(shí)它倆在語義上是幾乎等同的
def check_lazy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
pass
elif word == '':
if None in trie:
yield path
# 增加詞尾字母
for k in trie:
if k is not None:
yield from check_lazy(trie[k], '', path + k, tol - 1)
else:
if word[0] in trie:
# 首字母匹配成功
yield from check_lazy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
# 分情形繼續(xù)搜索（相當(dāng)于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正確的字母置換首字母
yield from check_lazy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正確的字母作為首字母
yield from check_lazy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳過余詞首字母
yield from check_lazy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交換原詞頭兩個(gè)字母
if len(word) > 1:
yield from check_lazy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)不借助任何容器對象，我們近乎聲明式地使用遞歸子序列拼接成了一個(gè)序列。
[新手注釋] yield是什么意思呢？就是程序暫停在這里了，返回給你一個(gè)結(jié)果，然后當(dāng)你調(diào)用next的時(shí)候，它從暫停的位置繼續(xù)走，直到有下個(gè)結(jié)果然后再暫停。要理解yield，你得先理解yield... Nonono，你得先理解iter函數(shù)和next函數(shù)，然后再深入理解for循環(huán)，具體內(nèi)容童鞋們可以看官方文檔。而yield from x即相當(dāng)于for y in x: yield y。
給剛認(rèn)識yield的童鞋一個(gè)小科普，順便回憶一下組合數(shù)C(n,m)的定義即
C(n, m) = C(n-1, m-1) + C(n-1, m)
如果我們把C視為根據(jù)n和m確定的集合，加號視為并集，利用下面這個(gè)generator我們可以懶惰地逐步獲取所有組合元素：
def combinations(seq, m):
if m > len(seq):
raise ValueError('Cannot choose more than sequence has.')
elif m == 0:
yield ()
elif m == len(seq):
yield tuple(seq)
else:
for p in combinations(seq[1:], m-1):
yield (seq[0],) + p
yield from combinations(seq[1:], m)
for combi in combinations('abcde', 2):
print(combi)可以看到，generator結(jié)構(gòu)精準(zhǔn)地反映了集合運(yùn)算的特征，而且蘊(yùn)含了對元素進(jìn)行映射的邏輯，可讀性非常強(qiáng)。
OK，代碼到此為止。利用next函數(shù)，我們可以懶惰地獲取查找結(jié)果。
In [54]: words = ['hell', 'hello', 'hela', 'helmut', 'dome']
In [55]: t = make_trie(words)
In [57]: c = check_lazy(t, 'hell')
In [58]: next(c)
Out[58]: 'hell'
In [59]: next(c)
Out[59]: 'hello'
In [60]: next(c)
Out[60]: 'hela'話說回來，lazy的一個(gè)問題在于我們不能提前預(yù)測并剔除重復(fù)的元素。你可以采用一個(gè)小利器decorator，修飾一個(gè)generator，保證結(jié)果不重復(fù)。
from functools import wraps
def uniq(func):
@wraps(func)
def _func(*a, **kw):
seen = set()
it = func(*a, **kw)
while 1:
x = next(it)
if x not in seen:
yield x
seen.add(x)
return _func這個(gè)url打開的文件包含常用英語詞匯，可以用來測試代碼：
In [10]: import urllib
In [11]: f = urllib.request.urlopen("https://raw.githubusercontent.com/eneko/data-repository/master/data/words.txt")
# 去除換行符
In [12]: t = make_trie(line.decode().strip() for line in f.readlines())
In [13]: f.close()----------------------分-割-線-四-----------------------------
最后的最后，Python中遞歸是很昂貴的，但是遞歸的優(yōu)勢在于描述問題。為了追求極致性能，我們可以把遞歸轉(zhuǎn)成迭代，把去除重復(fù)的邏輯直接代入進(jìn)來，于是有了這個(gè)v4版本：
from collections import deque
def check_iter(trie, word, tol=1):
seen = set()
q = deque([(trie, word, '', tol)])
while q:
trie, word, path, tol = q.popleft()
if word == '':
if None in trie:
if path not in seen:
seen.add(path)
yield path
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None:
q.appendleft((trie[k], '', path+k, tol-1))
else:
if word[0] in trie:
q.appendleft((trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol))
if tol > 0:
for k in trie.keys():
if k is not None and k != word[0]:
q.append((trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
q.append((trie[k], word, path+k, tol-1))
q.append((trie, word[1:], path, tol-1))
if len(word) > 1:
q.append((trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)) 可以看到，轉(zhuǎn)為迭代方式后我們?nèi)匀豢梢宰畲蟪潭缺Ａ暨f歸風(fēng)格的程序形狀，但也提供了更強(qiáng)的靈活性（對于遞歸，相當(dāng)于我們只能用棧來實(shí)現(xiàn)這個(gè)q）?；谶@種迭代程序的結(jié)構(gòu)，如果你有詞頻數(shù)據(jù)，可以用該數(shù)據(jù)維持一個(gè)最優(yōu)堆q，甚至可以是根據(jù)上下文自動(dòng)調(diào)整詞頻的動(dòng)態(tài)堆，維持高頻詞匯在堆頂，為詞語修正節(jié)省不少性能。這里就不深入了。
【可選的一步】我們在對單詞進(jìn)行糾正的時(shí)候往往傾向于認(rèn)為首字母是無誤的，利用這個(gè)現(xiàn)象可以減輕不少搜索壓力，花費(fèi)的時(shí)間可以少數(shù)倍。
def check_head_fixed(trie, word, tol=1):
for p in check_lazy(trie[word[0]], word[1:], tol=tol):
yield word[0] + p最終我們簡單地benchmark一下：
In [18]: list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
Out[18]:
['micellar',
'malella',
'mesilla',
'morella',
'mysell',
'micelle',
'milla',
'misally',
'mistell',
'miserly']
In [19]: %timeit list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
1.52 ms ± 2.84 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)在Win10的i7上可以在兩毫秒左右返回所有結(jié)果，可以說令人滿意。
360大數(shù)據(jù)面試題是數(shù)據(jù)行業(yè)中一個(gè)備受關(guān)注的話題，無論是求職者還是招聘方，都十分重視這個(gè)方面。在今天的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析和處理能力成為了企業(yè)競爭的關(guān)鍵因素之一。因此，準(zhǔn)備充分并熟悉常見的數(shù)據(jù)相關(guān)面試題是非常必要的。
在準(zhǔn)備大數(shù)據(jù)面試題的過程中，首先需要了解各種不同類型的問題，以便有針對性地準(zhǔn)備相應(yīng)的內(nèi)容。大數(shù)據(jù)面試題通常可以分為數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化以及機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的問題。
要準(zhǔn)備好360大數(shù)據(jù)面試題，首先需要對數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識有深入的了解，包括數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的知識。其次，需要通過實(shí)際練習(xí)，例如完成一些數(shù)據(jù)處理和分析的項(xiàng)目，加深對知識的理解和應(yīng)用。另外，關(guān)注數(shù)據(jù)行業(yè)的熱點(diǎn)話題，了解最新的發(fā)展動(dòng)態(tài)也是非常重要的。
另外，多參加一些數(shù)據(jù)相關(guān)的培訓(xùn)課程和學(xué)習(xí)活動(dòng)，不斷提升自己的數(shù)據(jù)技能和能力。在準(zhǔn)備面試的過程中，可以通過模擬面試來提高對問題的回答能力和自信心。
360大數(shù)據(jù)面試題涉及到的知識面廣泛且深入，需要求職者花費(fèi)大量時(shí)間和精力進(jìn)行準(zhǔn)備。通過系統(tǒng)的準(zhǔn)備和持續(xù)的努力，相信每位求職者都能在面試中表現(xiàn)出色，達(dá)到自己的求職目標(biāo)。
機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)今科技領(lǐng)域的熱門話題之一，許多公司在招聘過程中更加重視求職者對機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)的掌握。在面試中，面試官往往會(huì)提出一些與機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)相關(guān)的問題，這些問題不僅考察了求職者的專業(yè)知識水平，還展現(xiàn)了求職者解決問題的能力和邏輯思維能力。
在面試中，經(jīng)常會(huì)被問及一些與機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)相關(guān)的問題，下面列舉了一些常見的面試題：
機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)的技術(shù)。它主要利用統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)分析來讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具備學(xué)習(xí)的能力。
監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系來訓(xùn)練模型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，而無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是通過不需要標(biāo)記的輸入數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和模式。
回歸分析是一種用于研究變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，它能夠預(yù)測一個(gè)變量如何隨著另一個(gè)或多個(gè)變量的變化而變化。
決策樹算法是一種用于分類和回歸問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它通過構(gòu)建一個(gè)樹狀結(jié)構(gòu)來模擬決策過程，根據(jù)輸入特征進(jìn)行判斷并輸出結(jié)果。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人腦神經(jīng)元之間信息傳遞方式的算法模型，它通過多層神經(jīng)元之間的連接來實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的學(xué)習(xí)任務(wù)。
準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)面試題需要一定的時(shí)間和系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)過程。以下是一些建議：
熟悉常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，了解其原理和應(yīng)用場景，掌握算法背后的數(shù)學(xué)原理，對于面試中的問題能夠做到心中有數(shù)。
在學(xué)習(xí)過程中進(jìn)行實(shí)踐項(xiàng)目和練習(xí)題能夠幫助加深對機(jī)器學(xué)習(xí)算法的理解和應(yīng)用，同時(shí)也能夠提高解決問題的能力。
參加機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的培訓(xùn)和課程能夠系統(tǒng)性地學(xué)習(xí)知識，并且有機(jī)會(huì)和其他學(xué)習(xí)者進(jìn)行交流，共同提高。
關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)進(jìn)展和發(fā)展趨勢，及時(shí)了解最新的算法和技術(shù)，對于面試中的問題更有把握。
了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)面試題的重要性，通過對常見問題的準(zhǔn)備和學(xué)習(xí)，能夠更好地在面試中展現(xiàn)自己的專業(yè)能力和解決問題的能力。不斷學(xué)習(xí)和提升自己，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域走得更遠(yuǎn)！
