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如何准备机器学习工程师的面试
机器学习工程师的面试准备涉及多个关键领域。首先，候选人需要具备扎实的算法和理论基础，这包括统计学习、数学知识以及各种优化方法的掌握。掌握这些知识不仅要求能够理解，还需要能够写出核心递归步骤的伪代码，并熟悉优化函数的表达式。其次，工程实现能力和技术水平同样重要，这要求对数据结构和搜索方法有深刻的理解，例如kNN算法对应的KD树结构。此外，候选人还需具备在实际项目中应用这些技术的能力。
