深度视角 | 100个机器学习面试题+LeetCode实战 - 算法面试课 - 第四季 - 附源码资料

算法数学

课程简介

如果你正在准备机器学习方向的算法岗面试，大概率已经感受到一个尴尬：模型原理能聊几句，手推公式勉强能写，但一到手撕代码环节就卡住，或者被问到「这个损失函数为什么这么设计」「样本不均衡时评估指标怎么选」这类问题时，回答总是差一层。这门第四季的算法面试课，瞄准的正是这两块最容易在面试里丢分的地方。它解决的其实是两个场景第一个场景是机器学习知识问答。面试官不会…

已有 0 人浏览发布 2026-06-20 更新 2026-06-20

如果你正在准备机器学习方向的算法岗面试，大概率已经感受到一个尴尬：模型原理能聊几句，手推公式勉强能写，但一到手撕代码环节就卡住，或者被问到「这个损失函数为什么这么设计」「样本不均衡时评估指标怎么选」这类问题时，回答总是差一层。这门第四季的算法面试课，瞄准的正是这两块最容易在面试里丢分的地方。

它解决的其实是两个场景

第一个场景是机器学习知识问答。面试官不会只问你「什么是过拟合」，而是会追问正则化项在贝叶斯视角下对应什么先验、Batch Normalization 在训练和推理阶段的行为差异从哪来。这门课整理了 100 道机器学习面试题，覆盖的正是这类需要把概念串起来回答的问题，而不是名词解释。

第二个场景是现场写代码。LeetCode 刷题和机器学习面试之间有一道沟：面试题往往不是纯算法题，而是带着业务背景的变形，比如「用代码实现一个带 L2 正则的线性回归训练循环」「手写 K-means 并处理空簇」。课程里的 LeetCode 实战部分，重点放在这类和机器学习能挂上钩的题目上，而不是泛泛地刷题库。

学完能独立做什么

比较实际的预期是：面对一场 45 分钟的机器学习算法面试，你能把知识问答和代码环节都撑下来。具体来说，你能独立完成这几件事——

针对一个给定的业务问题（比如点击率预估、异常检测），说清楚该选什么模型、为什么、评估指标怎么定；
手推逻辑回归、SVM、决策树的核心公式，并解释每一步的直觉；
在面试环境下写出 K-means、PCA、简单神经网络的反向传播，并处理边界情况；
把 LeetCode 里中等难度的数组、动态规划、图论题和机器学习场景做关联，而不是背答案。

需要提醒的是，它不会把你从零基础变成能拿 offer 的状态。如果你的编程基础还停留在「能看懂 Python」，直接上手会吃力。

资料适合什么基础

从内容深度看，这门课更适合已经系统学过一遍机器学习、但缺乏面试转化经验的人。判断标准很简单：你能否不查资料写出梯度下降的更新式，能否说清楚偏差和方差的关系。如果这两条都模糊，建议先把基础过一遍再回来，否则 100 道题会变成 100 个新知识点，反而更乱。

另外，资料包里附带了源码和课件 PDF，其中一部分是分章节整理的知识点讲义。它的用法不是从头读到尾，而是当你在某道题上卡住时，回去翻对应章节补概念。源码部分是给你改的，不是给你看的——建议把里面的实现删掉重写一遍，再对照差异。

怎么用这份资料效率更高

一个比较务实的路径是：先按主题把 100 道题过一遍，标记出答不上来的，这些就是你的知识漏洞；然后针对漏洞回看课件对应部分，不要贪多；最后用 LeetCode 实战部分做限时练习，模拟面试的手写环境，不要在 IDE 里补全。

整个过程中，最忌讳的是把题目答案背下来。面试官稍微换个问法，背的答案就不成立了。真正有用的是每道题背后的推理链条，这也是这门课相比纯题库更值得看的地方。

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