| 能力维度 | 典型问题示例 | 考察重点 |
|---|---|---|
| 算法理解 | 朴素贝叶斯算法优化策略 | 数学推导与改进能力 |
| 数据处理 | 非结构化数据转换方法 | 工程实现能力 |
| 系统设计 | 反爬虫机制设计方案 | 架构思维能力 |
机器学习基础部分着重考察候选人对核心概念的理解深度，典型问题涉及提升值计算原理、模型健壮性评估方法等。例如针对协同过滤算法的追问，通常需要结合推荐系统实例说明算法优化路径。
当被问及如何处理缺失数据时，应区分场景说明不同处理方案：对于时序数据可采用插值法，针对分类变量建议使用众数填充，同时需要说明各种方法的适用条件及局限性。
在准备技术面试的同时，需要关注行业动态发展。当前企业越来越重视候选人的业务理解能力，建议通过实际案例学习将技术方案与商业价值相结合的表达方式。
技术演进方面，需持续跟踪深度学习框架更新动态，掌握AutoML等前沿技术的应用场景。同时要注意基础算法的深入理解，避免陷入工具使用的表层认知。
