用 Python 练习机器学习面试题

为你的机器学习面试做好准备

你是否曾想过如何正确准备机器学习面试？在本课程中，你将为数据科学家岗位准备15个常见的 Python 机器学习（ML）面试问题的答案。

这些问题将围绕七个重要主题展开：数据预处理、数据可视化、监督学习、无监督学习、模型集成、模型选择和模型评估。

更新你的机器学习知识

你将首先处理数据预处理和数据可视化问题。 完成所有预处理步骤后，你将创建一个预测性机器学习模型，以提升你的实战技能。

接下来，你将学习一些监督学习技术，然后再进入无监督学习。 根据职位不同，你很可能会在机器学习面试中同时涉及这两个主题。

最后，你将通过学习模型选择与评估来完成本课程，了解如何评估模型泛化性能，并在构建集成模型时探索各种技术。

实践最常见的机器学习面试问题答案

在课程结束时，您将同时具备所需的理论基础和开发 Python 代码的能力，从而成功回答这 15 个问题。

编码示例将主要基于 scikit-learn 包，因为它易于使用，并且能够涵盖 Python 语言中最重要的机器学习技术。

该课程不教授机器学习基础知识，因为这些内容已包含在该课程的先修要求中。