表达复杂技术细节的能力，以及快速有效地总结的能力。确保你选择的算法能够轻松解释。尽量用通俗易懂的方式解释不同的算法，让五岁的孩子也能理解其基本原理。
您通常从哪里获取数据集？
这类问题才是真正的决 手机号数据库列表 定胜负的关键。如果有人要去面试，他/她必须了解一些相关问题的技巧。这类问题纯粹体现了你对机器学习的兴趣。关于在哪里可以找到机器学习数据集的详细解答，请参阅我的帖子。
您认为谷歌如何训练自动驾驶汽车的数据？
这类问题考察你对行业时事以及某种程度上事物运作方式的理解。谷歌目前正在使用recaptcha获取店面和 地址并加密通过互联网传输的 交通标志的标记数据。他们还在 GoogleX 的 Sebastian Thrun 收集的训练数据的基础上进行构建。
行业特定问题
您将如何为我们公司的用户实施推荐系统？
类似这样的问题会有很多，涉及到如何将机器学习模型应用于公司的问题。在选择公司之前，你一定要了解一下公司概况和产品。此外，公司的财务状况、运营地点、用户群体等因素也能帮助你更清晰地了解公司。
我们如何利用您的机器学习技能来创造收入？
我想说，这是一个棘手的问题。理想的答案应该展现出你对业务驱动力的了解，以及你的技能如何与业务相关。举个例子，如果你正在面试Spotify，你可以说，你开发更优推荐模型的技能将显著提高用户留存率，从而从长远来看增加收入。或者类似这样的话。
实践/编程问题
您将如何处理丢失的数据？
我们可以找到数据集中缺 邮寄线索失的数据，然后删除这些行或列，或者用其他值替换它们。Python 库Pandas中有两个非常有用的函数：isnull() 和 dropna()。
描述一个哈希表。
哈希表是一种生成关联数组的数据结构。通过使用哈希函数将键映射到特定的值。它们通常用于数据库索引等任务