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这些知识点一般是入门者都需要了解的，而对于 ML 基本实践，主要会从如何做好传统 ML 开发流程的角度提问。例如「你如何选择超参数，能介绍一些超参数的基本搜索方法吗？」、「混淆矩阵、准确率、精确率、召回率或 F1 值都是什么，如何使用它们度量模型的好坏？」、「你能介绍数据清洗和数据预处理的主要流程吗，举个例子？」。

这些问题都能在前两部分的知识点中找到答案。后一部分的基本算法就非常多了，从最简单的 Logistic 回归到复杂的梯度提升树，这一部分总结了主流的机器学习算法：

信息论

逻辑斯蒂回归

支持向量机

决策树

集成学习

梯度提升决策树 GBDT

随机森林

其中每一种算法都提供了最核心的概念，例如对于决策树中的 CART 算法，笔记主要引用了李航《统计学习方法》中的描述：

最后机器学习还有一个关于集成方法的专题。除了支持向量机，集成方法相关的问题在 ML 中也比较重要，因为像 XGboost 和随机森林等方法在传统 ML 中效果应该是顶尖的，被问到的概率也大得多。

深度学习

深度学习的内容就相对比较多了，目前也有非常多的笔记或资料