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之前还想看完再自己总结，后来发现高估自己了，信息量太大，直接给参考链接：
1、如何准备机器学习工程师的面试 ？
内容过于丰富导致感觉自己就是个文盲，套用总结公式：
数据结构算法水题+常用机器学习算法推导+模型调优细节+业务认识
每一个都很重要，尤其是最后一个，最后给出算法工程师的特质，可以写在简历上：善于对事物深入思考
对于互联网公司技术面试准备有一些很中肯的建议，包括推荐书籍和博客。对特定技术的面试者帮助很大
本篇对自己面试经历进行叙述和总结，并给出如何准备机器学习工作的建议，其中容易被遗忘的部分总结如下：
每次面试完一定要写面经！杂乱也无所谓，自己能看懂就行。每次面试完的题目，如果当时没答好，
一定要看会！
因为秋招结束之后发现，好多问题会被问到多次，所以如果没有及时的把之前的问题看会，
后面再被问到就会非常的后悔的。做好及时的总结十分重要。
自信点，再自信点！
最后一个讲的，就是大家的面试态度。面试官也是人，也不是机器，所以对人的评判难免主观。
既然如此，大家一定要表现出最好的自己，尽量给面试官留下一个比较美好的印象。我觉得自信很重要。
就是承认自己的不足，但是对自己做的东西抱有充分的信心。一个自信大方的人，想必面试官也会比较喜欢。
对于如何做到自信，我想，充分的准备应该是其中一点。希望每个人都能准备出最完美的自己，展现给面试官
4、机器学习专题汇总
这里提供了一些面经，对于特定公司特定职位的面试准备很有帮助，不过需要自己先分享一个，麻烦。这种东西可以爬虫获得，方便 O(∩_∩)O
一个硕士生的面试经历，介绍了简历修改，和两次面试经历。其中项目叙述值得我们思考
应该是某985内部论坛贴出来的，我只能说，对照着写简历吧
怎么说，太切合题目了，从什么时候准备秋招？如何准备？面试经历等。写的相当细致！！！！！强烈推荐
赠送秋招：应届生BBS精华帖
既然选择机器学习，这些东西还是要知道的吧。注意一些互联网公司，规模及特点。
算法准备过程中可以参考这个帖子，我只是说参考！！
同样是算法工程师，有的是研究算法，有的是应用算法，各自职位名称也不一样，
对每个职位职能 的了解或许对投简历有帮助，来吧，看看这篇文章！！
11、近200篇机器学习&深度学习资料分享（含各种文档，视频，源码等）
各种干货，适合没事儿的时候看看
关于深度学习岗位的可以考虑下面：
2、深度学习相关的职位面试时一般会问什么？会问一些传统的机器学习算法吗？
当然，深度学习算是机器学习的分支，目前具体来说是神经网络的分支，由于训练方式和应对的数据量的要求不同以及具有特有的特征学习能力，深度学习越来越被广泛使用。但是依然需要传统机器学习作为基础。
总结一下吧：
1、首先研读上述文章，注意一些重点。
2、硬件来说，针对面试考察点来准备相关知识：
数据结构算法水题+常用机器学习算法推导+模型调优细节+业务认识
数据结构算法水题：数据结构与算法的相关理论书籍，剑指offer等面试书籍，刷LeetCode，牛客网等
常用机器学习算法推导：《统计学习方法》、西瓜书《机器学习》、相关博客等
模型调优细节：kaggle比赛等
业务认识：相关书籍吧，找到兴趣点，平时了解！！！
3、内推！！！！！
4、不断修改简历！！！！
5、时刻关注秋招信息和相关公司信息，并做记录
6、面试要总结，不断成长，优化自我。
7、自信！！！
8、调节心理，戒骄戒躁！
9、深度学习岗位注重机器学习基础，但有要求具备深度学习相关理论
10 、待续