機器學習算法工程師面試需要做那些準備？1 業(yè)界的大規(guī)模模型基本上是logistic regression和linear regression，所以sgd 和lbfgs很重要要了解，并行求導(dǎo)很重要要了解

機器學習算法工程師面試需要做那些準備？

1 業(yè)界的大規(guī)模模型基本上是logistic regression和linear regression，所以sgd 和lbfgs很重要要了解，并行求導(dǎo)很重要要了解lr怎么并行

2 其次就是常見的機器學習算法，比如svm gbdt knn等，要做到原理了解，能在壓力下快速應(yīng)答。算法的優(yōu)劣和適應(yīng)場景也要基本清楚

3基本的算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要熟練，鏈表二叉樹，快排歸并動歸等等…

人工智能可以炒贏股票嗎？

“阿爾法狗（元）”在圍棋界驚艷的表現(xiàn)震驚了世界。標志著人工智能向前邁出了一大步。

“阿爾法狗（元）”通過自學成才成為“最強大腦”。很多人都想到了把“阿爾法狗”應(yīng)用在其它領(lǐng)域。如，證券市場。

不可否認，以“阿爾法狗”的記憶能力可以記住A股從1995年—2020年全部個股的分時圖和K線圖以及各技術(shù)指標。并根據(jù)人的教學能分析出股價走勢的共同特性。

我們通過深入研究發(fā)現(xiàn)，其，所有技術(shù)指標走勢背后折射出的是人性。那個K線是表象。

隨著中國證券市場的逐步規(guī)范化，監(jiān)管力度的不斷加大。過去那種做莊操縱股價的時代一去不復(fù)返了。那留下的K線還有多大意義呢？！

我們大家都知道。股價的漲跌與消息面和基本面有很大的關(guān)系。這些信息是突發(fā)性的，是不能準確預(yù)知的。“阿爾法狗（元）”也是不可提前知道的。

從實戰(zhàn)可以看出。很多股票都有過K線所謂的多頭排列。可，突然有一天大幅殺跌?！疤斓匕濉币步?jīng)常發(fā)生。也有公司業(yè)績大幅下滑影響股價。這些因素參與進來，“阿爾法狗”也是無能為力。

綜述，炒股是人心的博弈。是機構(gòu)與機構(gòu)之間斗心智。機構(gòu)與散戶之間斗心智?！鞍柗ü贰敝皇莻€機器。沒有情感！它只能做投資著的輔助工具。