interview-questions
interview-questions 是一个专注于技术面试准备的开源题库，汇集了机器学习、深度学习、Python 及 Go 语言领域的经典笔试与面试题。它旨在解决求职者在备战大厂技术岗时，面临知识点分散、缺乏高质量实战演练题目以及难以把握考察重点的痛点。
这套资源特别适合正在寻找算法工程师、后端开发或人工智能相关岗位的开发者，同时也适用于希望系统梳理专业知识的研究人员和学生。内容不仅涵盖基础语法，更深入到并发编程、模型原理等核心领域。其独特亮点在于采用了“题目 + 深度解析”的模式：除了提供选择题和问答题外，还附带了详尽的答案推导与原理解释（如过拟合成因、交叉验证流程等），帮助使用者知其然更知其所以然。此外，题库持续更新并整理了来自卡内基梅隆大学（CMU）及吴恩达课程等权威来源的题目，确保了内容的专业度与前瞻性，是提升技术面试竞争力的实用助手。
使用场景
某高校计算机专业应届生小李正在备战一线大厂的算法工程师岗位，面对海量且分散的复习范围感到无从下手。
没有 interview-questions 时
- 资料搜集低效：需要在知乎、博客、GitHub 等多个平台碎片化搜索面试题，耗费大量时间筛选高质量内容。
- 知识盲区难除：对“过拟合与欠拟合”、“交叉验证”等核心概念的理解仅停留在表面，缺乏系统性的问答梳理来查漏补缺。
- 实战模拟缺失：缺少涵盖机器学习原理与 Go/Python 代码实现的综合题库，难以模拟真实的笔试环境进行自测。
- 答案深度不足：网上找到的答案往往只有结论没有解析，无法理解如“连续特征离散化为何会导致过拟合”背后的逻辑。
使用 interview-questions 后
- 一站式备考：直接利用整理好的机器学习、深度学习及 Go/Python 专项题库，快速覆盖从基础语法到并发编程的核心考点。
- 概念深度掌握：通过详细的问答题解析（如 K 折交叉验证的具体步骤），彻底厘清经验误差与泛化误差等易混概念。
- 全真模拟训练：结合选择题与代码输出题进行限时自测，精准识别自己在模型复杂度控制或语言特性上的薄弱环节。
- 知其更知所以然：每道题均附带原理解析，不仅知道选"C"，更明白连续值多路划分导致泛化能力差的根本原因。
interview-questions 将零散的面试知识点体系化，帮助求职者从盲目刷题转向针对性突破，显著提升备战效率与通过率。
运行环境要求
未说明
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机器学习&编程面试笔试题
序言
持续整理、更新Python、机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)领域的面试笔试题(interview questions)。
声明：所有习题系博主花费大量精力整理，请尊重劳动成果，未经许可，禁止原文转载。
目录
机器学习
Go 语言
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选择题示例
使用决策树分类时，如果输入的某个特征的值是连续的，通常使用二分法对连续属性离散化，即根据是否大于/小于某个阈值进行划分。如果采用多路划分，每个出现的值都划分为一个分支，这种方式的最大问题是：
- A 计算量太大
- B 训练集和测试集表现都很差
- C 训练集表现良好，测试集表现差
- D 训练集表现差，测试集表现良好
答案
C 连续值通常采用二分法，离散特征通常采用多路划分的方法，但分支数不宜过多。 连续特征每个值都划分为一个分支，容易过拟合，泛化能力差，导致训练集表现好，测试集表现差。
对神经网络(neural network)而言，哪一项对过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)影响最大。
- A 隐藏层节点(hidden nodes)数量
- B 学习速率(learning rate)
- C 初始权重
- D 每一次训练的输入个数固定
答案
A 过拟合和欠拟合与神经网络的复杂程度有关，模型越大越容易过拟合。隐藏层节点数量直接决定了模型的大小与复杂程度。
问答题示例
经验误差(empirical error)与泛化误差(generalization error)分别指？
答案
简述 K折交叉验证(k-fold crossValidation)。
答案
附：题目主要来源
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