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leetcode题库面试准备资源 ML（包括 DL）和 Quant Research 访谈的准备材料和资源 主题 [ML-标准] NN 中的优化： 基础知识和神经网络： 批量标准化： 决策树/随机森林：[ISLR 第 8 章] 主成分分析（PCA）：[ISLR 10.2] 聚类：[ISLR 第 10 章] ICA/FA： 分类：[[ISLR-Chap4]] 回归：[[ISLR-Chap3]] 提升： 支持向量机： 电磁: 引导程序： 补充阅读： 主题 [数学/问题/统计] 多变量高斯： 采样： 高斯的样本均值/方差： 假设检验： A/B 测试： 鞅： 补充阅读： 主题 [DL] CNN： 自然语言处理： 编号： 构架： 主题 [开发/Python] Python 按值调用还是按引用调用？ Python 是如何工作的？ 解释器与编译器？ Python 中的内存管理： Python中的字典实现： Python 中的面向对象编程： 系统设计 机器学习系统设计： 系统设计： 补充阅读： 其他资源 Larry Wasserman 的所有统计数据： 伯克利 CS189 课程的综合机器学习书籍： 带