初级或中级算法岗面试题主要有四类：数理统计基础、机器学习模型原理、编程能力、项目经验。项目经验因人而异，所以仅总结前三个方面的基础知识，分享给朋友。（高级或资深算法岗面试内容不在本文范围内）

1.大数定律

弱大数定律：独立同分布的n个随机变量，当n充分大时，n个随机变量的均值依概率收敛于数学期望值，即可以用均值代替数学期望值。

伯努利大数定理：独立重复试验次数足够大时，事件A发生的频率收敛于概率。注：以上为口头简述，非标准化的数学表述。

2.中心极限定理

n个独立同分布的随机变量，当n充分大时，其均值服从正态分布。注：以上为口头简述，非标准化的数学表述。

3.条件概率/分布律（乘法公式）

P(A|B)=P(AB)/P(B)，演化式P(A|B)*P(B)=P(B|A)*P(A)

4.全概率公式

P(A)= P(A|B1)+P(A|B2)+P(A|B3)+…+P(A|Bn)，其中A为样本空间的事件，B1、B2、B3…Bn为样本空间的一个划分。

5.贝叶斯公式

P(Bi|A)= P(A|Bi)*P(Bi)/[P(A|B1)+P(A|B2)+P(A|B3)+…+P(A|Bn)]，其中A为样本空间的事件，B1、B2、B3…Bn为样本空间的一个划分。

6. 常见三大正态抽样分布

7. 参数检验（总体分布已知的情况下，对参数取值的检验）

8. 非参数检验（总体分布形式未知情况下的检验）

（3） 偏度、峰度检验

9. 置信区间

注：单侧置信区间省略

10. 模型拟合优度

（4）A/Btest Score

（5）残差检验：一般要求残差分布接近正态分布。

写在最后：原理和思想很重要，一定要理解透彻！！！

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