机器学习相关岗位面试中，有哪些加（zhuang）分（bi）项？
好，咱们不聊那些虚的，直接上干货。想在机器学习岗位的面试中脱颖而出，想让面试官眼前一亮，除了扎实的理论基础和项目经验，确实有一些“杀手锏”，能让你在众多候选人中显得鹤立鸡群，这绝对不是吹牛，而是实实在在的加分项。咱们就来掰扯掰扯这些能让你“装（加）分（分）”的东西，而且越详细越好，让你心里有底，面试时就能从容应对。
1. 深挖模型原理，直击核心问题 (Demonstrated Deep Understanding of Model Internals)
这绝对是硬实力中的硬实力。面试官不是傻子，他看简历上写了你会用 XGBoost 或者 PyTorch，但他更想知道你对这些东西的理解有多深。
不只是“知道怎么调参”，而是“知道为什么这么调”： 比如，面对一个过拟合的问题，你可以不只是说“我加了正则化”，而是可以深入解释 L1 和 L2 正则化的原理，它们是怎么通过惩罚模型的复杂度来抑制过拟合的？它们分别对模型权重有什么样的影响（L1倾向于产生稀疏解）？在什么情况下应该选择 L1，什么情况下选择 L2？甚至可以聊到正则化在梯度下降过程中的体现。
理解算法的数学推导和收敛性： 对一些经典算法，比如线性回归、逻辑回归、支持向量机、甚至是神经网络的反向传播算法，如果你能简单聊几句背后的数学原理（不用背公式背到滚瓜烂熟，但要理解核心思想），比如梯度下降的原理、为什么需要链式法则来计算梯度，这绝对是亮点。
解释模型决策边界背后的逻辑： 比如 SVM，你可以解释核函数的思想，为什么通过核函数可以实现非线性可分情况下的线性分类？解释支持向量的作用等等。对于决策树，你可以聊聊 ID3、C4.5、CART 这些算法的区别，它们在划分标准（信息增益、增益率、基尼系数）上的差异，以及剪枝的必要性。
对算法的优缺点了如指掌，并能举例说明： 比如决策树容易过拟合，但易于解释；SVM 对高维数据效果好，但训练时间长；深度学习模型强大，但可解释性差且需要大量数据。你能结合你做过的项目，说明在你的场景下，为什么选择某个模型，又为什么放弃了另一个模型，这就是深度理解的表现。
怎么体现？
面试官抛出问题时，不要急着回答“我用过XX”，而是先尝试用模型原理去解释现象。
主动提及你对模型某一部分的深入研究，比如你之前为了解决一个问题，专门去研究了 Transformer 的 Attention 机制的数学推导，并且写了一篇博客文章。
在讨论项目时，深入解释你选择某个模型或某个技术栈的原因，并将其与模型原理联系起来。
2. 深入理解数据处理和特征工程 (Mastery of Data Preprocessing and Feature Engineering)
再好的模型也离不开好的数据和特征。这块做得好，说明你不仅懂算法，更懂如何让算法在真实场景下发挥最大作用。
数据清洗的“千姿百态”： 不只是简单的缺失值填充（均值、中位数、众数），你可以聊到：
基于模型的填充： 比如用 KNN 或其他回归模型来预测缺失值。
时间序列数据的缺失值处理： 插值法（线性插值、样条插值）、前向/后向填充，以及根据业务场景选择合适的方法。
异常值检测和处理： 基于统计学的方法（Zscore、IQR）、基于模型的方法（Isolation Forest、LOF），以及如何判断一个值是否真的需要被移除或修正。
特征工程的“巧夺天工”：
类别特征编码的深入理解： 除了 OneHot Encoding，你还可以聊到 Target Encoding（也叫 Mean Encoding）、Weight of Evidence (WOE) Encoding，并解释它们各自的优缺点以及在什么场景下更适合使用。特别是 Target Encoding，如果你能解释它如何引入目标变量的信息，以及如何避免数据泄露（比如使用交叉验证、或在训练集上计算均值并应用到验证集/测试集），这绝对是加分项。
数值特征转换： 对数变换、平方根变换、BoxCox 变换，以及它们对数据分布的影响和适用场景。
特征交互和特征组合： 如何发现和创建新的有意义的特征？比如用户行为数据中，将“点击次数”和“购买次数”进行组合，或者创造“点击率”这样的比例特征。深度学习中，嵌入层 (Embedding Layer) 的本质也是一种特征工程的自动实现。
时间序列特征工程： 滑动窗口特征（过去N天的平均值、最大值、最小值等）、时间差特征（距离上次事件多久）、节假日/工作日等周期性特征。
数据增强 (Data Augmentation) 的技巧： 在图像领域，你可以聊到翻转、旋转、裁剪、颜色抖动等；在文本领域，你可以聊到同义词替换、回译等。甚至在一些特定场景下，你如何设计自定义的数据增强策略。
怎么体现？
详细描述你在项目中的数据清洗和特征工程流程。
当面试官问到“数据质量不高怎么办”时，你能提供比别人更丰富、更具操作性的解决方案。
主动分享你对某种特定特征工程技术的研究和应用心得。
3. 熟悉并能灵活运用多种模型和框架 (Proficiency in Multiple Models and Frameworks)
“一招鲜”在机器学习领域是远远不够的。
不只精通一种，而是在多种模型上都有实践经验：
传统机器学习模型： 线性模型（LR）、树模型（决策树、随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM）、SVM、K近邻 (KNN) 等，并且能理解它们之间的异同和适用场景。
深度学习模型： CNN（卷积神经网络）在图像领域的应用，RNN/LSTM/GRU 在序列数据中的应用，以及 Transformer 和其变体（BERT, GPT 等）在 NLP 领域的强大之处。
集成学习 (Ensemble Learning)： Bagging (如随机森林) 和 Boosting (如 XGBoost, LightGBM) 的原理和应用。你还可以聊聊 Stacking (堆叠模型) 的思想。
熟悉至少两种主流深度学习框架： TensorFlow、PyTorch、Keras 等。你能熟练使用其中一种，并对另一种有基本了解，能说出它们各自的优缺点和使用场景，比如 PyTorch 的动态图更灵活，TensorFlow 在部署方面有优势。
理解不同模型在不同任务下的适用性： 比如，什么时候用逻辑回归，什么时候用 XGBoost？什么时候需要 CNN，什么时候需要 RNN？为什么 Transformer 在很多 NLP 任务上效果更好？你能给出清晰的论证。
怎么体现？
在简历上清晰地列出你掌握的模型和框架。
在项目描述中，强调你如何根据任务特点和数据情况选择最适合的模型，并说明选择原因。
当面试官让你对比不同模型时，你能给出深入、有见地的分析。
4. 良好的评估和实验设计能力 (Strong Evaluation and Experimental Design Skills)
好马配好鞍，好模型也需要科学的评估和迭代。
深入理解各种评估指标：
分类任务： 精确率 (Precision)、召回率 (Recall)、F1Score、AUCROC、混淆矩阵 (Confusion Matrix) 的解读，以及它们在不同业务场景下的侧重点（比如在欺诈检测中，召回率可能比精确率更重要）。
回归任务： MSE、RMSE、MAE、R² Score，以及它们各自的含义和局限性。
排序任务： NDCG、MAP 等。
理解过拟合与欠拟合： 并能给出判断和解决方案（通过交叉验证、正则化、调整模型复杂度、增加数据等）。
A/B 测试的经验或理解： 如果你有 A/B 测试的经验，那绝对是加分项。即使没有，你能理解 A/B 测试的原理，如何设计实验，如何分析结果，也能显示出你的业务导向和数据驱动思维。
实验的可重复性 (Reproducibility)： 知道如何记录实验配置、超参数、随机种子等，保证实验结果的可复现性。
对抗性评估和鲁棒性测试： 在一些安全敏感的领域，了解如何测试模型的鲁棒性，比如对输入数据的微小扰动是否会导致模型预测出错。
怎么体现？
在项目回顾时，详细说明你如何评估模型效果，使用了哪些指标，以及为什么选择这些指标。
当你讨论模型调优时，你能说出你进行的实验设计，比如网格搜索、随机搜索等超参数优化方法。
如果你做过模型线上灰度发布或者 A/B 测试，一定要重点强调。
5. 良好的代码能力和工程实践 (Solid Coding and Engineering Practices)
机器学习最终是要落地到产品中的，代码能力和工程实践同样重要。
Python 语言的熟练掌握： NumPy、Pandas、Scikitlearn 是基础，你还得了解一些更底层的库。
良好的代码风格和可读性： 遵循 PEP 8 标准，写出清晰、有注释、模块化的代码。
熟悉版本控制工具： Git 的熟练使用是必备技能。
了解模型部署和生产环境的挑战： 即使你不直接负责部署，但如果你能对模型部署的流程（如 Docker、Kubernetes、API 服务）、性能优化（模型量化、模型剪枝）、以及监控有一定的了解，会让你在面试中脱颖而出。
数据管道和工作流构建： 了解如何构建端到端的数据处理和模型训练管道，比如使用 Airflow、Luigi 等工具。
怎么体现？
在技术一面或二面中，展示你的代码实力，比如在线编程测试。
在项目描述中，提及你使用的技术栈和工程实践。
当被问到“如何将模型部署到线上”时，你能给出有条理的思路和方案。
6. 对业务的理解和数据驱动的思维 (Business Acumen and DataDriven Mindset)
算法再牛，脱离了业务场景也只是纸上谈兵。
理解机器学习在业务中的作用： 你能清晰地阐述你的模型如何为公司带来价值（提高效率、降低成本、增加收入等）。
从业务问题出发，定义机器学习问题： 能够将一个模糊的业务需求转化为可解决的机器学习问题（例如，从“提高用户留存率”转化为“预测用户流失概率”）。
关注模型的可解释性与业务决策的关联： 很多时候，业务方更关心为什么模型会做出某个预测，而不是预测本身。如果你能解释模型的关键特征，或者通过 SHAP、LIME 等工具来解释模型，会非常有帮助。
将模型结果转化为可执行的业务建议： 不只是输出一个预测结果，还能根据模型结果提出相应的业务优化方案。
怎么体现？
在项目介绍中，一定要清晰地说明你的项目目标和为业务带来的价值。
当被问到“你为什么要做这个项目”时，你能清晰地阐述其业务背景和重要性。
在讨论问题时，能将技术方案与业务目标相结合。
7. 学习能力和解决未知问题的能力 (Learning Agility and ProblemSolving Skills)
机器学习领域发展迅速，持续学习和解决新问题的能力至关重要。
主动学习新知识和技术： 分享你最近在学习什么，或者对哪个新的算法、框架很感兴趣。
如何应对不熟悉的问题： 当遇到不熟悉的算法或问题时，你的思考过程是什么？你会如何去查找资料、寻求帮助、逐步解决？
复盘和总结的习惯： 在项目结束后，你能从中学到什么？哪些地方做得好，哪些地方需要改进？
怎么体现？
主动分享你最近的学习经历或你正在探索的技术领域。
在面试中，如果遇到不会的问题，诚实地说明，并阐述你将如何去学习和解决。
展示出你对未知事物的好奇心和探索欲。
总结一下，想在机器学习面试中“装（加）分（分）”，关键在于：
深度： 不止于表面，深入理解原理。
广度： 掌握多种技术，触类旁通。
实战： 将理论与实践相结合，展示解决实际问题的能力。
沟通： 清晰地表达你的想法，并将技术与业务相结合。
持续： 展现出持续学习和成长的潜力。
记住，这些“加分项”不是让你去背诵教科书，而是要 通过你的项目经验、思考过程和表达方式自然地流露出来。把这些点放在心上，并在你的准备过程中有意识地去培养和体现，相信你在面试中一定能让面试官眼前一亮！祝你面试顺利！
1. 深挖模型原理，直击核心问题 (Demonstrated Deep Understanding of Model Internals)
这绝对是硬实力中的硬实力。面试官不是傻子，他看简历上写了你会用 XGBoost 或者 PyTorch，但他更想知道你对这些东西的理解有多深。
不只是“知道怎么调参”，而是“知道为什么这么调”： 比如，面对一个过拟合的问题，你可以不只是说“我加了正则化”，而是可以深入解释 L1 和 L2 正则化的原理，它们是怎么通过惩罚模型的复杂度来抑制过拟合的？它们分别对模型权重有什么样的影响（L1倾向于产生稀疏解）？在什么情况下应该选择 L1，什么情况下选择 L2？甚至可以聊到正则化在梯度下降过程中的体现。
理解算法的数学推导和收敛性： 对一些经典算法，比如线性回归、逻辑回归、支持向量机、甚至是神经网络的反向传播算法，如果你能简单聊几句背后的数学原理（不用背公式背到滚瓜烂熟，但要理解核心思想），比如梯度下降的原理、为什么需要链式法则来计算梯度，这绝对是亮点。
解释模型决策边界背后的逻辑： 比如 SVM，你可以解释核函数的思想，为什么通过核函数可以实现非线性可分情况下的线性分类？解释支持向量的作用等等。对于决策树，你可以聊聊 ID3、C4.5、CART 这些算法的区别，它们在划分标准（信息增益、增益率、基尼系数）上的差异，以及剪枝的必要性。
对算法的优缺点了如指掌，并能举例说明： 比如决策树容易过拟合，但易于解释；SVM 对高维数据效果好，但训练时间长；深度学习模型强大，但可解释性差且需要大量数据。你能结合你做过的项目，说明在你的场景下，为什么选择某个模型，又为什么放弃了另一个模型，这就是深度理解的表现。
怎么体现？
面试官抛出问题时，不要急着回答“我用过XX”，而是先尝试用模型原理去解释现象。
主动提及你对模型某一部分的深入研究，比如你之前为了解决一个问题，专门去研究了 Transformer 的 Attention 机制的数学推导，并且写了一篇博客文章。
在讨论项目时，深入解释你选择某个模型或某个技术栈的原因，并将其与模型原理联系起来。
2. 深入理解数据处理和特征工程 (Mastery of Data Preprocessing and Feature Engineering)
再好的模型也离不开好的数据和特征。这块做得好，说明你不仅懂算法，更懂如何让算法在真实场景下发挥最大作用。
数据清洗的“千姿百态”： 不只是简单的缺失值填充（均值、中位数、众数），你可以聊到：
基于模型的填充： 比如用 KNN 或其他回归模型来预测缺失值。
时间序列数据的缺失值处理： 插值法（线性插值、样条插值）、前向/后向填充，以及根据业务场景选择合适的方法。
异常值检测和处理： 基于统计学的方法（Zscore、IQR）、基于模型的方法（Isolation Forest、LOF），以及如何判断一个值是否真的需要被移除或修正。
特征工程的“巧夺天工”：
类别特征编码的深入理解： 除了 OneHot Encoding，你还可以聊到 Target Encoding（也叫 Mean Encoding）、Weight of Evidence (WOE) Encoding，并解释它们各自的优缺点以及在什么场景下更适合使用。特别是 Target Encoding，如果你能解释它如何引入目标变量的信息，以及如何避免数据泄露（比如使用交叉验证、或在训练集上计算均值并应用到验证集/测试集），这绝对是加分项。
数值特征转换： 对数变换、平方根变换、BoxCox 变换，以及它们对数据分布的影响和适用场景。
特征交互和特征组合： 如何发现和创建新的有意义的特征？比如用户行为数据中，将“点击次数”和“购买次数”进行组合，或者创造“点击率”这样的比例特征。深度学习中，嵌入层 (Embedding Layer) 的本质也是一种特征工程的自动实现。
时间序列特征工程： 滑动窗口特征（过去N天的平均值、最大值、最小值等）、时间差特征（距离上次事件多久）、节假日/工作日等周期性特征。
数据增强 (Data Augmentation) 的技巧： 在图像领域，你可以聊到翻转、旋转、裁剪、颜色抖动等；在文本领域，你可以聊到同义词替换、回译等。甚至在一些特定场景下，你如何设计自定义的数据增强策略。
怎么体现？
详细描述你在项目中的数据清洗和特征工程流程。
当面试官问到“数据质量不高怎么办”时，你能提供比别人更丰富、更具操作性的解决方案。
主动分享你对某种特定特征工程技术的研究和应用心得。
3. 熟悉并能灵活运用多种模型和框架 (Proficiency in Multiple Models and Frameworks)
“一招鲜”在机器学习领域是远远不够的。
不只精通一种，而是在多种模型上都有实践经验：
传统机器学习模型： 线性模型（LR）、树模型（决策树、随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM）、SVM、K近邻 (KNN) 等，并且能理解它们之间的异同和适用场景。
深度学习模型： CNN（卷积神经网络）在图像领域的应用，RNN/LSTM/GRU 在序列数据中的应用，以及 Transformer 和其变体（BERT, GPT 等）在 NLP 领域的强大之处。
集成学习 (Ensemble Learning)： Bagging (如随机森林) 和 Boosting (如 XGBoost, LightGBM) 的原理和应用。你还可以聊聊 Stacking (堆叠模型) 的思想。
熟悉至少两种主流深度学习框架： TensorFlow、PyTorch、Keras 等。你能熟练使用其中一种，并对另一种有基本了解，能说出它们各自的优缺点和使用场景，比如 PyTorch 的动态图更灵活，TensorFlow 在部署方面有优势。
理解不同模型在不同任务下的适用性： 比如，什么时候用逻辑回归，什么时候用 XGBoost？什么时候需要 CNN，什么时候需要 RNN？为什么 Transformer 在很多 NLP 任务上效果更好？你能给出清晰的论证。
怎么体现？
在简历上清晰地列出你掌握的模型和框架。
在项目描述中，强调你如何根据任务特点和数据情况选择最适合的模型，并说明选择原因。
当面试官让你对比不同模型时，你能给出深入、有见地的分析。
4. 良好的评估和实验设计能力 (Strong Evaluation and Experimental Design Skills)
好马配好鞍，好模型也需要科学的评估和迭代。
深入理解各种评估指标：
分类任务： 精确率 (Precision)、召回率 (Recall)、F1Score、AUCROC、混淆矩阵 (Confusion Matrix) 的解读，以及它们在不同业务场景下的侧重点（比如在欺诈检测中，召回率可能比精确率更重要）。
回归任务： MSE、RMSE、MAE、R² Score，以及它们各自的含义和局限性。
排序任务： NDCG、MAP 等。
理解过拟合与欠拟合： 并能给出判断和解决方案（通过交叉验证、正则化、调整模型复杂度、增加数据等）。
A/B 测试的经验或理解： 如果你有 A/B 测试的经验，那绝对是加分项。即使没有，你能理解 A/B 测试的原理，如何设计实验，如何分析结果，也能显示出你的业务导向和数据驱动思维。
实验的可重复性 (Reproducibility)： 知道如何记录实验配置、超参数、随机种子等，保证实验结果的可复现性。
对抗性评估和鲁棒性测试： 在一些安全敏感的领域，了解如何测试模型的鲁棒性，比如对输入数据的微小扰动是否会导致模型预测出错。
怎么体现？
在项目回顾时，详细说明你如何评估模型效果，使用了哪些指标，以及为什么选择这些指标。
当你讨论模型调优时，你能说出你进行的实验设计，比如网格搜索、随机搜索等超参数优化方法。
如果你做过模型线上灰度发布或者 A/B 测试，一定要重点强调。
5. 良好的代码能力和工程实践 (Solid Coding and Engineering Practices)
机器学习最终是要落地到产品中的，代码能力和工程实践同样重要。
Python 语言的熟练掌握： NumPy、Pandas、Scikitlearn 是基础，你还得了解一些更底层的库。
良好的代码风格和可读性： 遵循 PEP 8 标准，写出清晰、有注释、模块化的代码。
熟悉版本控制工具： Git 的熟练使用是必备技能。
了解模型部署和生产环境的挑战： 即使你不直接负责部署，但如果你能对模型部署的流程（如 Docker、Kubernetes、API 服务）、性能优化（模型量化、模型剪枝）、以及监控有一定的了解，会让你在面试中脱颖而出。
数据管道和工作流构建： 了解如何构建端到端的数据处理和模型训练管道，比如使用 Airflow、Luigi 等工具。
怎么体现？
在技术一面或二面中，展示你的代码实力，比如在线编程测试。
在项目描述中，提及你使用的技术栈和工程实践。
当被问到“如何将模型部署到线上”时，你能给出有条理的思路和方案。
6. 对业务的理解和数据驱动的思维 (Business Acumen and DataDriven Mindset)
算法再牛，脱离了业务场景也只是纸上谈兵。
理解机器学习在业务中的作用： 你能清晰地阐述你的模型如何为公司带来价值（提高效率、降低成本、增加收入等）。
从业务问题出发，定义机器学习问题： 能够将一个模糊的业务需求转化为可解决的机器学习问题（例如，从“提高用户留存率”转化为“预测用户流失概率”）。
关注模型的可解释性与业务决策的关联： 很多时候，业务方更关心为什么模型会做出某个预测，而不是预测本身。如果你能解释模型的关键特征，或者通过 SHAP、LIME 等工具来解释模型，会非常有帮助。
将模型结果转化为可执行的业务建议： 不只是输出一个预测结果，还能根据模型结果提出相应的业务优化方案。
怎么体现？
在项目介绍中，一定要清晰地说明你的项目目标和为业务带来的价值。
当被问到“你为什么要做这个项目”时，你能清晰地阐述其业务背景和重要性。
在讨论问题时，能将技术方案与业务目标相结合。
7. 学习能力和解决未知问题的能力 (Learning Agility and ProblemSolving Skills)
机器学习领域发展迅速，持续学习和解决新问题的能力至关重要。
主动学习新知识和技术： 分享你最近在学习什么，或者对哪个新的算法、框架很感兴趣。
如何应对不熟悉的问题： 当遇到不熟悉的算法或问题时，你的思考过程是什么？你会如何去查找资料、寻求帮助、逐步解决？
复盘和总结的习惯： 在项目结束后，你能从中学到什么？哪些地方做得好，哪些地方需要改进？
怎么体现？
主动分享你最近的学习经历或你正在探索的技术领域。
在面试中，如果遇到不会的问题，诚实地说明，并阐述你将如何去学习和解决。
展示出你对未知事物的好奇心和探索欲。
总结一下，想在机器学习面试中“装（加）分（分）”，关键在于：
深度： 不止于表面，深入理解原理。
广度： 掌握多种技术，触类旁通。
实战： 将理论与实践相结合，展示解决实际问题的能力。
沟通： 清晰地表达你的想法，并将技术与业务相结合。
持续： 展现出持续学习和成长的潜力。
记住，这些“加分项”不是让你去背诵教科书，而是要 通过你的项目经验、思考过程和表达方式自然地流露出来。把这些点放在心上，并在你的准备过程中有意识地去培养和体现，相信你在面试中一定能让面试官眼前一亮！祝你面试顺利！
网友意见
举一个我面试中遇到过的目前最牛的例子，简称M。我一般负责和人吃饭闲聊。这位先生以前在Intel，只大概看过机器学习的一些东西。
我：目前深度学习当中用mapreduce的比较少，因为我们经常要SGD，
M：哦我猜一下，所以你们用MPI，然后你要优化Allreduce。
我：。。。对的，然后很多时候网络会有瓶颈，
M：恩，因为你们不想上infiniband。
我：。。。对的，
M：然后你们 网络的 吞吐速度是够的，但是延迟不理想。
我：。。。对的，
M：所以你们想要有异步通信，但是同时又要控制 模型不发散。
我：。。。对的。
我：然后我们的模型在部署的时候希望尽量高速，一个方法是 找稀疏解，
M：但是你们发现稀疏性不够，目前的运行库需要1-5%的稀疏性才行。
我：。。。对的，
M：但是你们估计最多只有30%上下的稀疏性，否则模型质量就下降。
我：对的。但是还是有一些办法，因为部署的时候模型是固定的，
M：所以可以做即时编译然后内联参数。
我：。。。对的。
所以面试的加分项就是面试官还没问问题，你就先回答完了。
装b结束了，说说我大概想表达的意思吧：机器学习里面了解怎么推公式，怎么解释算法等等，都是停留在技术的层面上。技术牛肯定是有加分的，但是如果要找一位算法/系统架构师，更容易加分的是了解这些技术背后真正解决的问题，在出现 需求的时候能很快解释背后的原理，然后找到解决问题的思路。这也是为啥我在面试的时候不问具体技术细节的缘故 - 开个玩笑，好的架构师只需要写头文件就行。。。
=== 因为评论说没看懂，具体展开说 ===
SGD+MPI+Allreduce：这个问的是机器学习当中SGD算法怎样并行化，以及如何处理并行当中的计算模式，讨论可以见
Allreduce (or MPI) vs. Parameter server approaches网络瓶颈：需要正确估计计算时间和网络通讯之间的比例，保证可以实现pipeline：
Pipeline (computing)Infiniband以及ethernet：问的是大规模系统架构的时候的硬件选择问题，不想上Infiniband是因为成本问题，以及容易被少数vendor lock in的风险。
网络的吞吐和延迟的区别：
What is the difference between latency and throughput?异步通信的时候对于收敛性的影响：可以参见google的async sgd，sync sgd revisited，Eric Xing的latency bounded sgd，以及EASGD等一系列文章的讨论。
模型的稀疏解：这个涉及到对于模型稀疏化能力的正确估计，目前的很多网络要保证不丢准确率的情况下，很难做到传统稀疏矩阵的那种要求。
稀疏矩阵库的计算效率问题：这个如果做过数值优化的话应该是常识，但是五秒钟里面能从上一条跳到这一条然后找到瓶颈还是让我很惊讶的。
即时编译和内联参数：这个比较涉及到数值优化的一系列可能性，以及对于编译器的期望，本身就是一道可以展开说一个钟头的问题。。。比如说，我们在做矩阵乘法的时候是需要pre-pack矩阵的，如果我们知道参数矩阵不会变，我们就可以预先pack，然后如果你可以自己写编译器来利用这些特性的话，你甚至可以没有那个矩阵，直接出一个程序把参数都写在指令里头。
一般面试是不会涉及到那么多问题的，其中一两个就够讨论了，M先生属于特别牛的那种。。。
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机器学习模型看似只是一个“黑箱”，通过调整参数来获得更好的性能，但实际上，“调参数”只是整个机器学习流程中的一个环节，而且如果过度依赖它，确实会变成“只是调参数”。要避免这种情况，需要从更宏观的视角理解机器学习的本质，并采取一系列更深入、更系统的方法。以下是机器学习如何避免“只是调参数”的详细阐述：.............
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机器学习在经济学领域的应用前景，可以说是非常广阔且令人兴奋的。这不仅仅是理论上的可能性，而是实实在在的、正在改变我们理解和实践经济学的方式。过去，经济学家们主要依赖理论模型和传统统计方法来分析经济现象。这些方法在解释宏观经济趋势、理解市场结构等方面发挥了重要作用，但也存在一些局限性：它们往往需要对经.............
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机器学习中的“机器”本身并没有意识，它无法像人类一样去“分辨”有用的知识和没用的信息。它所做的，是根据预设的算法和训练数据，从中提取模式和规律，并将这些模式和规律转化为能够指导决策或预测的能力。那么，我们如何理解这个过程呢？可以从以下几个方面详细解释： 1. 数据的本质：信号与噪声在机器学习的世界里.............
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在处理极度不平衡的数据集进行分类任务时，如果仅仅依赖于传统的准确率（Accuracy）来评估模型，那很可能会被误导。这是因为在样本极度不平衡的情况下，即使模型将所有样本都预测为多数类，准确率也可能非常高，但这并没有真正捕捉到模型对少数类的识别能力。因此，我们需要更精细化的评估指标来全面衡量模型的性能.............
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在机器学习的世界里，我们时常会遇到一个叫做“过拟合”的棘手问题。想象一下，你辛辛苦苦训练了一个模型，它在你的训练数据上表现得无懈可击，甚至能记住每一个微小的细节。然而，当你拿到新的、从未见过的数据去测试它时，它的表现却一落千丈，仿佛之前的学习都付诸东流。这就是过拟合在捣鬼。为了对抗这个顽固的敌人，我.............
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PR曲线，也就是精确率召回率曲线（PrecisionRecall Curve），是评估二分类模型性能的重要工具。它描绘了在不同分类阈值下，模型的精确率（Precision）和召回率（Recall）之间的权衡关系。很多人在看到PR曲线的绘制方式时，可能会产生一个疑问：PR曲线一定会过（1, 0）这个点.............
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在机器学习的广阔天地里，有哪些领域真正能在工厂车间里发光发热，并且在未来依旧充满想象空间呢？咱们不谈那些高高在上的理论，就聊聊那些实实在在能解决生产问题，并且越做越有劲头的小方向。1. 预测性维护：机器的“未卜先知”想想看，一条生产线上的昂贵设备如果突然出了故障，那损失可不仅仅是维修费那么简单，停产.............
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