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數(shù)據(jù)科學(xué)職位的面試過程會(huì)有很多輪，其中通常會(huì)涉及理論概念，目的是確定應(yīng)聘者是否了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。在這篇文章中，我想總結(jié)一下我所有的面試經(jīng)歷(面試or被面試)并提出了160多個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)理論問題的清單。其中包括以下主題：

線性回歸

模型驗(yàn)證

分類和邏輯回歸

正則化

決策樹

隨機(jī)森林

GBDT

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

文本分類

聚類

排序：搜索和推薦

時(shí)間序列

這篇文章中的問題數(shù)量似乎遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，請(qǐng)記住，面試流程是根據(jù)公司的需求和你的工作經(jīng)歷而定的。因此，如果你的工作中沒有用過時(shí)間序列模型或計(jì)算機(jī)視覺模型，就不會(huì)收到類似的問題。

提示：如果不知道某些面試問題的答案，不要灰心。為了簡化起見，我根據(jù)難度將問題分為三類：

簡單

中等

專家

「開始吧!」

有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)

什么是有監(jiān)督學(xué)習(xí)

線性回歸

什么是回歸?哪些模型可用于解決回歸問題

什么是線性回歸?什么時(shí)候使用它

什么是正態(tài)分布?為什么要重視它

如何檢查變量是否遵循正態(tài)分布

如何建立價(jià)格預(yù)測模型?價(jià)格是否正態(tài)分布?需要對(duì)價(jià)格進(jìn)行預(yù)處理嗎

解決線性回歸的模型有哪些

什么是梯度下降?它是如何工作的

什么是正規(guī)方程

什么是SGD-隨機(jī)梯度下降?與通常的梯度下降有何不同

有哪些評(píng)估回歸模型的指標(biāo)

什么是MSE和RMSE

驗(yàn)證方式

什么是過擬合

如何驗(yàn)證模型

為什么需要將數(shù)據(jù)分為三個(gè)部分：訓(xùn)練，驗(yàn)證和測試

解釋交叉驗(yàn)證的工作原理

什么是K折交叉驗(yàn)證

如何在K折交叉驗(yàn)證中選擇K?你最喜歡的K是什么

分類

什么是分類?哪些模型可以解決分類問題

什么是邏輯回歸?什么時(shí)候需要使用它

Logistic回歸是線性模型嗎?為什么

什么是Sigmoid?它有什么作用

如何評(píng)估分類模型

什么是準(zhǔn)確性

準(zhǔn)確性始終是一個(gè)好的指標(biāo)嗎

什么是混淆表?表中的單元格表示什么

什么是精度，召回率和F1分?jǐn)?shù)

準(zhǔn)確率和召回率的權(quán)衡‍

什么是ROC曲線?什么時(shí)候使用

什么是AUC(AU ROC)?什么時(shí)候使用

如何解釋AU ROC分?jǐn)?shù)

什么是PR曲線

PR曲線下的面積是多少?這個(gè)指標(biāo)有用嗎

在哪種情況下AU PR比AU ROC好

如何處理分類變量

為什么需要one-hot編碼

正則化

如果的數(shù)據(jù)中包含三列：x，y，z，其中z是x、y的和，那么線性回歸模型會(huì)怎樣

如果數(shù)據(jù)中的z列是x和y列之和加上一些隨機(jī)噪聲，那么的線性回歸模型會(huì)怎樣

什么是正則化?為什么需要它

有哪些正則化技術(shù)

什么樣的正則化技術(shù)適用于線性模型

L2正則化在線性模型中是什么樣的

如何選擇正確的正則化參數(shù)

L2正則化對(duì)線性模型的權(quán)重有什么影響

L1正則化在線性模型中是什么樣的

L2和L1正則化有什么區(qū)別

可以在線性模型中同時(shí)具有L1和L2正則化嗎

如何解釋線性模型中的常數(shù)項(xiàng)

如何解釋線性模型中的權(quán)重

如果一個(gè)變量的權(quán)重高于另一個(gè)變量的權(quán)重，那么可以說這個(gè)變量更重要嗎

什么時(shí)候需要對(duì)線性模型進(jìn)行特征歸一化?什么情況下可以不做歸一化

特征選擇

什么是特征選擇?為什么需要它

特征選擇對(duì)線性模型重要嗎

有哪些特征選擇技術(shù)

可以使用L1正則化進(jìn)行特征選擇嗎

可以使用L2正則化進(jìn)行特征選擇嗎

決策樹

什么是決策樹

如何訓(xùn)練決策樹

決策樹模型的主要參數(shù)是什么

如何處理決策樹中的分類變量

與更復(fù)雜的模型相比，單個(gè)決策樹有什么好處

如何知道哪些特征對(duì)決策樹模型更重要

隨機(jī)森林

什么是隨機(jī)森林

為什么需要在隨機(jī)森林中進(jìn)行隨機(jī)化

隨機(jī)森林模型的主要參數(shù)是什么

如何選擇隨機(jī)森林中樹的深度

如何知道隨機(jī)森林需要多少棵樹

隨機(jī)森林的訓(xùn)練并行化容易?該怎么做

隨機(jī)森林中過多的樹有什么潛在問題

是否可以不找到較佳分割，而是隨機(jī)選擇幾個(gè)分割，然后從中選擇較佳分割?可行嗎

數(shù)據(jù)中存在相關(guān)特征時(shí)會(huì)怎樣

梯度提升

什么是梯度增強(qiáng)樹

隨機(jī)森林和梯度提升之間有什么區(qū)別

是否可以并行化梯度提升模型的訓(xùn)練?怎么做

梯度增強(qiáng)樹中的特征重要性-有哪些可能的選擇

梯度提升模型的特征重要性，連續(xù)變量和離散變量之間是否有區(qū)別

梯度提升模型中的主要參數(shù)是什么

如何在XGBoost或LightGBM中調(diào)整參數(shù)

如何在梯度提升模型中選擇樹的數(shù)量

參數(shù)調(diào)整

你大致了解哪些參數(shù)調(diào)整策略

網(wǎng)格搜索參數(shù)調(diào)整策略和隨機(jī)搜索有什么區(qū)別?什么時(shí)候使用一個(gè)或另一個(gè)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決哪些問題

通常的全連接前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何工作

為什么需要激活功能

sigmoid 為激活函數(shù)有什么問題

什么是ReLU?它比sigmoid 或tanh好嗎

如何初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重

如果將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所有權(quán)重都設(shè)置為0會(huì)怎樣

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有哪些正則化技術(shù)

什么是1.1Dropout?為什么有用?它是如何工作的

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化

什么是反向傳播?它是如何工作的?為什么需要它

你知道哪些訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化技術(shù)

如何使用SGD(隨機(jī)梯度下降)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

學(xué)習(xí)率是多少

學(xué)習(xí)率太大時(shí)會(huì)發(fā)生什么?太小

如何設(shè)置學(xué)習(xí)率

什么是Adam?Adam和SGD之間的主要區(qū)別是什么

什么時(shí)候使用Adam和SGD

要保持學(xué)習(xí)率不變還是在訓(xùn)練過程中改變它

如何確定何時(shí)停止訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

什么是ModelCheckpoint

講一下你是如何進(jìn)行模型訓(xùn)練的

用于計(jì)算機(jī)視覺的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺

什么是卷積層

為什么需要卷積?不能使用全連接層嗎

CNN中的pooling是什么?為什么需要它

Max pooling如何工作?還有其他池化技術(shù)嗎

CNN是否抗旋轉(zhuǎn)?如果旋轉(zhuǎn)圖像，CNN的預(yù)測會(huì)怎樣

什么是數(shù)據(jù)增強(qiáng)?為什么需要它們?你知道哪種增強(qiáng)

如何選擇要使用的增強(qiáng)

你知道什么樣的CNN分類體系

什么是遷移學(xué)習(xí)?它是如何工作的

什么是目標(biāo)檢測?你知道有哪些框架嗎

什么是對(duì)象分割?你知道有哪些框架嗎 >>>點(diǎn)擊咨詢關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)

文字分類

如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行文本分類

什么是詞袋模型?如何將其用于文本分類

詞袋模型的優(yōu)缺點(diǎn)是什么

什么是N-gram?如何使用它們

使用N-gram時(shí)，詞袋模型中N應(yīng)該是多少

什么是TF-IDF?它對(duì)文本分類有什么用

你用過哪種模型對(duì)帶有詞袋特征的文本進(jìn)行分類

使用詞袋進(jìn)行文本分類時(shí)，你希望使用梯度提升樹模型還是邏輯回歸

什么是詞嵌入?為什么有用?你知道Word2Vec嗎

你還知道其他詞嵌入的方法嗎

如果你的句子包含多個(gè)單詞，則可能需要將多個(gè)單詞嵌入組合為一個(gè)。你會(huì)怎么做

在進(jìn)行帶有嵌入的文本分類時(shí)，使用梯度提升樹模型還是邏輯回歸

如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行文本分類

如何使用CNN進(jìn)行文本分類

聚類

什么是無監(jiān)督學(xué)習(xí)

什么是聚類?什么時(shí)候需要它

K-means是如何工作的嗎

如何為K均值選擇K

你還知道其他哪些聚類算法

你知道DBScan如何工作嗎

何時(shí)選擇K-means，何時(shí)選擇DBScan

降維

維度災(zāi)難是什么?為什么要關(guān)心它

你知道降維技巧嗎

什么是奇異值分解?它通常如何用于機(jī)器學(xué)習(xí)

排序和搜索

什么是排序問題?可以使用哪些模型來解決它們

文本信息檢索任務(wù)重，什么是好的無監(jiān)督baselines

如何評(píng)估排序算法?使用哪些離線指標(biāo)

k的精度和召回率是多少

k的平均精度均值是多少

如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行搜索

如何獲得訓(xùn)練算法的排序數(shù)據(jù)

可以將搜索問題表述為分類問題嗎

如何將點(diǎn)擊數(shù)據(jù)用作訓(xùn)練數(shù)據(jù)以進(jìn)行排序算法

如何使用梯度提升樹進(jìn)行排序

如何在線評(píng)估新的排序算法

推薦系統(tǒng)

什么是推薦系統(tǒng)

建立推薦系統(tǒng)時(shí)有什么好的 baseline

什么是協(xié)同過濾

如何將隱式反饋(點(diǎn)擊等)納入推薦系統(tǒng)

什么是冷啟動(dòng)問題

解決冷啟動(dòng)問題的可能方法

時(shí)間序列

什么是時(shí)間序列

時(shí)間序列與通常的回歸問題有何不同

用于解決時(shí)間序列問題的有哪些模型

如果序列中有趨勢，如何消除它?為什么要這么做

在時(shí)間t處測得只有一個(gè)變量“y”的序列。如何在時(shí)間t + 1預(yù)測“y”?使用哪種方法

有一個(gè)帶有變量“y”和一系列特征的序列。如何預(yù)測t + 1時(shí)的“y”?使用哪種方法

使用樹來解決時(shí)間序列問題有什么問題

以上!希望它對(duì)各位有用，祝面試愉快!

量化金融分析師(簡稱AQF，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。 >>>點(diǎn)擊咨詢AQF證書含金量

　　 AQF證書

課程適合人群：

金融工程/數(shù)學(xué)專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望進(jìn)一步學(xué)習(xí)Python編程以及在量化投資的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用；

非金融工程專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望迅速成為寬客；

金融相關(guān)人員，希望學(xué)習(xí)如何系統(tǒng)的做量化策略；

個(gè)人投資者，希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握量化投資相關(guān)的實(shí)務(wù)技能，從模型開發(fā)，回測，策略改進(jìn)，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。

（點(diǎn)擊上圖了解課程詳情）

量化金融分析師AQF核心課程體系：

1、《量化投資基礎(chǔ)》

主要涵蓋了量化投資領(lǐng)域的必備知識(shí)，包括：基本面分析、技術(shù)分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權(quán)益、另類投資等內(nèi)容。

2、《Python語言編程基礎(chǔ)》

包含了Python環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語法、變量類型、基本函數(shù)、基本語句、第三方庫、金融財(cái)務(wù)實(shí)例等內(nèi)容。旨在為金融財(cái)經(jīng)人提供最需要的編程方法。

3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》

包含了最富盛名，最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龜交易模型、Logistics模型、配對(duì)交易模型、波動(dòng)擴(kuò)張模型、Alpha模型、機(jī)器學(xué)習(xí)(隨機(jī)森林模型、主成分分析)、深度學(xué)習(xí)(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等內(nèi)容。

4、《量化交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)》

旨在學(xué)習(xí)量化交易系統(tǒng)的具體知識(shí)，包括過濾器，進(jìn)入信號(hào)，退出信號(hào)，倉位管理等詳細(xì)內(nèi)容，并指導(dǎo)學(xué)員設(shè)計(jì)涵蓋個(gè)人交易哲學(xué)的量化交易系統(tǒng)。

5、《量化實(shí)盤交易》

旨在為解決實(shí)際量化交易策略搭建過程中的一些問題提供較優(yōu)解決方案。 >>>點(diǎn)擊咨詢AQF相關(guān)問題

掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?

1、熟悉中國主要金融市場及交易產(chǎn)品的交易機(jī)制；

2、熟知國內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點(diǎn)和內(nèi)在運(yùn)行機(jī)制；

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細(xì)節(jié)及其背后的交易哲學(xué)；

4、掌握金融、編程和建模知識(shí)基礎(chǔ)，擁有量化交易實(shí)盤操作能力；

5、具備獨(dú)立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力；

6、掌握量化交易模型設(shè)計(jì)的基本框架，以及風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)組合理論的實(shí)際運(yùn)用；

7、掌握從策略思想——策略編寫——策略實(shí)現(xiàn)餓完整量化投資決策過程；具備量化投資實(shí)戰(zhàn)交易能力。