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AI工程师技术面试研究，来源：ai-tech-interview，标签：laptop
资源介绍
研究方法，研究记录和QnA均写在“讨论”中！
目录
第1部分。数据科学
:chart_increasing: 统计/数学
请解释特征值和特征向量。 为何如此重要？
请说明采样和重采样。 重采样有什么优势？
什么是概率模型和随机变量？
什么是累积分布函数和概率密度函数？ 请用公式表示。
条件概率是多少？
协方差和相关系数是多少？ 请用公式表示。
置信区间的定义是什么？
您将如何向不知道p值的人解释它？
R方是什么意思？
在哪种情况下，您应该使用均值或中位数？
为什么中心极限定理有用？
解释熵。 信息获取（如果可能）。
什么时候可以使用参数方法，什么时候可以使用非参数方法？
“可能性”和“概率”之间有什么区别？
引导程序在统计中使用的含义是什么？
对于参数很少（几十个或更少）的情况，如何建立预测模型？
您能解释一下贝叶斯和频率主义者之间的立场差异吗？
什么是统计功效？
如果缺少值，是否应