BAT机器学习面试1000题系列
整理：July、德伟、立娜、孟莹、贾茹等众人。本系列大部分题目来源于公开网络，且注明来源链接。部分题目得到寒小阳、管博士等七月在线名师审校。 说明：本系列自2017年9月28日开始，每周持续更新。首发于七月在线实验室公众号上：julyedulab，并同步更新于本博客上。另，可以转载，注明来源链接即可。
前言
之前10~15年，本博客整理过数千道微软等公司的面试题，侧重数据结构、算法、海量数据处理，详见：微软面试100题系列by July，今17年，近期和团队整理BAT机器学习面试1000题系列，侧重机器学习、深度学习。
有三点得强调下：
虽然本系列主要是机器学习、深度学习相关的考题，其他类型的题不多，但不代表应聘机器学习或深度学习的岗位时，公司或面试官就只问这两项，虽说是做数据或AI相关，但基本的语言（比如Python）、编码coding能力（对于开发，编码coding能力怎么强调都不过分）、数据结构、算法、计算机体系结构、操作系统、概率统计等等也必须掌握。对于数据结构和算法，一者 重点推荐前面说的微软面试100题系列（后来这个系列整理成了新书《编程之法：面试和算法心得》），二者 多刷leetcode，看1000道题不如实际动手刷100道。
本系列会尽量让考察同一个部分（比如同是模型/算法相关的）、同一个方向（比如同是属于最优化的算法）的题整理到一块，为的是让大家做到举一反三、构建完整知识体系，在准备笔试面试的过程中，通过懂一题懂一片。
本系列每一道题的答案都会确保逻辑清晰、通俗易懂，如有更好意见，欢迎在评论下共同探讨。
另，本系列会长久更新，直到上千道、甚至数千道题，欢迎各位于评论下留言分享你在自己笔试面试中遇到的题，或你在网上看到或收藏的题，共同分享帮助全球更多人，thanks。