Machine Learning 界的 Leetcode

大家好，最近在准备Google的Machine Learning Virtual Onsite, 对Machine Learning的准备很困惑，每天有进步，但是不知道自己的location到底在哪里了，还有多少要学习，多少要实际coding。现在天天东一榔头西一棒槌的看一些博客或者github blog之类的:

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希望大家可以分享一些好的资源网站，然后其他准备Machine Learning的人也可以收益！！！


补充内容 (2020-5-18 06:37):
Coding the PCA:

说点自己的感觉吧。。mle如果从software engineer走那就狂刷leetcode加基本ml algorithm 深入理解+implementation， 有相关项目（比如是fraud detection 还是推荐系统）加分。 如果是ml researcher， 那就拼paper，是cv 还是nlp。无论那条都是深坑hh，长期积累，不断学习

我觉得理论基础是一些教科书和mathematics for machine learning。
如果为了准备machine learning design interview，质量最好的是pinterest在medium上的blog，p家blog平均质量很高，基本可以保证看不到废文。以及各个公司的经典论文（微信上的公众号有各种被深度解读，推荐“深度传送门”）

推荐一下之前看到过的一个用 python implement ML 算法的repo: https://github.com/lawlite19/Mac ... n%E5%AE%9E%E7%8E%B0

有一个大胆的想法 比如能不能尝试自己写一遍ML入门的讲义？

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楼主面的岗位是sde-ml吗？狗狗的？

leetcode上这两个板块虽然没什么题，不过值得一看：
https://leetcode.com/explore/learn/card/machine-learning-101/
https://leetcode.com/explore/learn/card/decision-tree/

lzchu1992 发表于 2020/05/18 02:27:45
楼主面的岗位是sde-ml吗？狗狗的？

嗯全程是machine learning engineer，是research department的。

西瓜书也不错： https://github.com/Vay-keen/Machine-learning-learning-notes
浓缩的精华

好帖 顶一个！

ISLR和ESL冲！