📌 项目日期：2026年11月 | 数据来源：GitHub官方仓库 | 星数：560+
MLE面试的coding环节越来越硬：面试官不再满足于"调个sklearn"，而是让你手写注意力机制。这个Jupyter笔记本仓库把高频算法从零实现：每个算法带数学公式推导、面试技巧和验证测试。已覆盖：线性回归（向量化梯度下降+正规方程）、逻辑回归（数值稳定sigmoid）、K-Means、KNN（统一距离矩阵+O(N) Top-K）、两层MLP手动链式法则反向传播、LayerNorm（NumPy与PyTorch双实现）、多头自注意力（缩放点积+因果掩码+投影）、LoRA（PEFT模块+初始化陷阱处理）。
理论面试向的姊妹材料是 AI系统设计学习指南；想真正跑一遍训练全流程用 MiniMind。
| 算法 | 实现要点 |
|---|---|
| 线性/逻辑回归 | 向量化梯度下降、正规方程、数值稳定sigmoid |
| K-Means / KNN | 向量化广播、统一成对距离矩阵、O(N) Top-K |
| MLP+反向传播 | 纯NumPy手动多元链式法则 |
| LayerNorm | NumPy与PyTorch双实现对照 |
| 多头自注意力 | 缩放点积、因果掩码、投影拆解 |
| LoRA | PEFT模块、初始化陷阱处理 |
git clone https://github.com/jyotipmahes/ML-Interview-Prep.git
# Jupyter逐个跑通，遮住实现自己写一遍对照
# 面试前重点：多头注意力与LoRA——2026年MLE面试高频机器学习工程师（MLE）面试准备资料库：核心算法从零手写实现的Jupyter笔记本，每个算法带数学公式、面试技巧和验证测试。
线性回归（向量化GD+正规方程）、逻辑回归、K-Means、KNN（O(N) Top-K）、两层MLP手动反向传播、LayerNorm（NumPy与PyTorch双实现）、多头自注意力（缩放点积+因果掩码）、LoRA（PEFT模块+初始化陷阱处理）等，持续新增。
MLE coding面试常要求手写核心算法——用纯NumPy/PyTorch从零写一遍，比调库十遍更能应对面试官的追问。