介绍
哈喽，我是cos大壮！
这段时间以来，我们对之前的面试题进行了升级。
给到专栏的名称是《机器学习·复习回顾·面试准备》~~~~~~
全部内容超过260个问题，35w字，按照字数来说的话，相当于几本书的内容的量了！
该小册面向的读者是：
1. 阶段性复习、巩固、差缺补漏；
2. 完整复习，找出没有掌握的知识点；
3. 面试准备，提供对话式内容，更容易理解学习。
【一】学习 | 社群
购买后，记得加我微信（下面二维码，或者搜索coszhuang，备注“小册”），拉群大家一起讨论学习！ ！
【小报童】可以直接在小报童进行学习，建议大家在本地浏览器打开，体验更好：www.xiaobot.net。需要微信扫码登录，然后右上角点击【我的订阅】
【网站】想要在网站内直接打开的，私信我，备注【小册】，并且截图小报童给我，然后开通。
【二】展示 | 介绍
具体内容，按照思维导图给出的内容，这次是真的多。
我们在这两个月内，基本每天会熬夜整理，尤其是最近两周，everyday~~~
而且我们这次小册的所有内容，都是对话式的，一种身临其境的感觉，更加容易进入状态，更加容易理解其内容本身。
以上的干货量怎么样，是不是多到看不清楚了，你们现在打开应该是模糊的，因为默认会被压缩。
思维导图源文件：公众号「深夜努力写Python」，回复"思维导图"，获取原文件。
【三】整体目录
【阶段性总结 & 复习回顾 & 面试准备】一、线性回归
【阶段性总结 & 复习回顾 & 面试准备】二、逻辑回归
【阶段性总结 & 复习回顾 & 面试准备】三、决策树
【阶段性总结 & 复习回顾 & 面试准备】四、随机森林
【阶段性总结 & 复习回顾 & 面试准备】五、支持向量机
【阶段性总结 & 复习回顾 & 面试准备】六、朴素贝叶斯
【阶段性总结 & 复习回顾 & 面试准备】七、K近邻算法
【阶段性总结 & 复习回顾 & 面试准备】八、K均值聚类
【阶段性总结 & 复习回顾 & 面试准备】九、集成学习
【阶段性总结 & 复习回顾 & 面试准备】十、神经网络
【阶段性总结 & 复习回顾 & 面试准备】十一、概率论与统计学
【阶段性总结 & 复习回顾 & 面试准备】十二、线性代数
【阶段性总结 & 复习回顾 & 面试准备】十三、数学优化
【阶段性总结 & 复习回顾 & 面试准备】十四、信息论
【阶段性总结 & 复习回顾 & 面试准备】十五、数据预处理
【阶段性总结 & 复习回顾 & 面试准备】十六、其他机器学习要点
【四】合伙人计划（小报童默认支持）
小报童支持合伙人计划，即大家分享到朋友圈或者分享给朋友，你会自动获得60%的返现奖励。
我给大家设置最高60%（图中可看到），大家可以在闲暇期间，赚取一点费用。
加油，一起学习起来~~~~~~~
