机器学习/数据挖掘岗面试准备

【实例简介】
参加各大公司面试时准备的复习资料，已经拿到百度，腾讯，华为offer
【实例截图】
【核心代码】
数据挖掘面试准备-BRYAN出品
└── 数据挖掘面试准备 - BRYAN出品
├── Boosting.pdf
├── L1-L2.pdf
├── t检验卡方检验.txt
├── vc维.txt
├── xgboost复习和调参.txt
├── 人品预测.txt
├── 常用算法
│   ├── adaboost.txt
│   ├── blending and bagging.txt
│   ├── BoostedTree.pdf
│   ├── FFM.txt
│   ├── gbdt.pdf
│   ├── gbdt.txt
│   ├── HMM.txt
│   ├── KNN与KD树.txt
│   ├── LR_intro.pdf
│   ├── LR.txt
│   ├── page rank.txt
│   ├── RF_bootstrap.png
│   ├── RF.jpg
│   ├── rf.txt
│   ├── SVD.txt
│   ├── SVM.docx
│   ├── SVM.txt
│   ├── word2vec.txt
│   ├── xgboost.pdf
│   ├── 决策树.txt
│   ├── 常见面试算法.docx
│   ├── 常见面试算法.pdf
│   ├── 推荐算法.txt
│   ├── 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）LaTeX最新版_2015.1.9.pdf
│   ├── 线性回归推导.docx
│   ├── 线性回归推导.pdf
│   ├── 线性回归最小二乘推导.pdf
│   └── 贝叶斯.txt
├── 微软面试100题.txt
├── 性价比-.txt
├── 性价比.txt
├── 支持向量机(林轩田)
│   ├── 201_handout.pdf
│   ├── 202_handout.pdf
│   ├── 203_handout.pdf
│   ├── 204_handout.pdf
│   ├── 205_handout.pdf
│   └── 206_handout.pdf
├── 机器学习面试相关问题.txt
├── 梯度下降.txt
├── 模型稳定性.txt
├── 流量异常检测.txt
├── 海量数据中位数.txt
├── 深度学习.txt
├── 穿衣搭配.txt
├── 编程-》剑指offer.txt
├── 菜鸟需求预测与分仓规划.txt
├── 过拟合.txt
├── 错题集合.txt
├── 阿里音乐.txt
└── 风控算法.txt

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