问题答案可关注公众号 机器学习算法面试，回复“资料”即可领取啦~~1.机器学习理论1.1 数学知识1.1.1 机器学习中的距离和相似度度量方式有哪些？1.1.2 马氏距离比欧式距离的异同点？1.1.3 张量与矩阵的区别？1.1.4 如何判断矩阵为正定？1.1.5 距离的严格定义？1.1.6 参考1.2 学习理论1.2.1 什么是表示学习？1.2.2 什么是端到端学习？1.2.3 机器学习的学习方式主要有哪些?1.2.4 如何开展监督学习?1.2.5 类别不均衡问题怎么做?1.2.6 维度灾难是啥？怎么避免？1.2.7 生成模型和判别模型的区别?1.3 优化理论1.3.1 什么是凸优化？1.3....