反向传播算法的作用 机器学习算法工程师面试需要做那些准备？

机器学习算法工程师面试需要做那些准备？

1. 工业中的大型模型基本上都是logistic区域和线性区域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推导对于理解LR是如何并行的是非常重要的

2。其次，常用的机器学习算法，如SVM、gbdt、KNN等，应该了解其原理，能够在压力下快速响应。算法的优缺点和适应场景应该基本清楚

3基本算法数据结构应该熟练，链表二叉树，快速行合并，动态返回等等

[谷歌官方：反向传播算法说明-今日头条]https://m.toutiaocdn.com/group/6572633780652081672/？iid=44109647341&app=newsarticle&timestamp=1538037149&groupid=6572633780652081672&ttfrom=copylink&utmsource=copylink&utmmedium=toutiaoios&utmcampaign=clientushare

反向传播算法是一个深入的神经网络学习过程，最终误差值根据梯度和误差传播原理返回到数据输入方向，用于修改每层神经元的权值或卷积核参数，以达到减小正误差的目的，当经过一轮反向传播后，正误差小到可以接受的水平，可以对神经网络进行改进，并对网络进行训练。

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