RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

zhengjingwei/machine-learning-interview

默认分支 master · commit 51323ebe · 扫描时间 2026/7/1 12:18:22

星标 1,678 · Fork 218

本仓库扫描历史

下方为分数趋势（含全部就绪扫描；左旧右新，可横向滚动）。表格明细默认折叠，展开后每页 10 条，最新在上。

分数趋势（左 → 右：旧 → 新）

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格（每页 10 条，可翻页）。

AI 可见性总分
35 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时，AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试：当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 zhengjingwei/machine-learning-interview 浮出水面的问题时，AI 是真的推荐了你，还是推荐了你的竞品？客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Add a clear, concise introductory sentence to the README

    原因：

    当前
    The README currently starts with `[TOC] # 一、机器学习相关`.
    复制粘贴的修复
    本仓库是为算法工程师和机器学习工程师精心整理的面试题总结，涵盖机器学习、深度学习等核心概念，并提供详细解答，助您高效备战技术面试。
  • highlicense#2
    Add a LICENSE file to the repository

    原因：

    当前
    (no LICENSE file detected — the repo has no recognizable license)
    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file in the repository root, for example, using the MIT License or CC-BY-SA-4.0 for content, to clearly define usage terms.
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository settings

    原因：

    复制粘贴的修复
    If a relevant external website or blog post exists that complements this repository, add its URL to the 'Homepage' field in the repository settings.

本次扫描解析到的品类 GEO 通道：google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你，还是推荐了别人？

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 zhengjingwei/machine-learning-interview
平均排名
—
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
SMOTE
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. SMOTE · 被推荐 1 次
  2. ADASYN · 被推荐 1 次
  3. Random Oversampling · 被推荐 1 次
  4. Random Undersampling · 被推荐 1 次
  5. Tomek Links · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are common machine learning interview questions and answers for algorithm engineers?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. SMOTE
    2. ADASYN
    3. Random Oversampling
    4. Random Undersampling
    5. Tomek Links
    6. Edited Nearest Neighbors (ENN)
    7. Support Vector Machines
    8. XGBoost
    9. LightGBM
    10. scikit-learn
    11. Random Forest
    12. AdaBoost
    13. Gradient Boosting Machines (GBM)
    14. CatBoost
    15. ReLU
    16. Sigmoid
    17. Tanh
    18. YOLO
    19. Faster R-CNN
    20. U-Net
    21. Mask R-CNN
    22. ImageNet
    23. CIFAR-10
    24. Adam
    25. SGD
    26. Batch Normalization
    27. Residual Connections
    28. LSTMs
    29. GRUs
    30. SHAP
    31. LIME

    AI 推荐了 31 个替代方案，却始终没点名 zhengjingwei/machine-learning-interview。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Where can I find explanations of core machine learning concepts for interview preparation?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Machine Learning Cheatsheet (Stanford CS229)
    2. Towards Data Science (Medium)
    3. Analytics Vidhya
    4. Krish Naik (YouTube Channel)
    5. StatQuest with Josh Starmer (YouTube Channel)
    6. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (Aurélien Géron)
    7. GeeksforGeeks (Machine Learning Section)

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 zhengjingwei/machine-learning-interview。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议：

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时，AI 是否还知道你的仓库存在？

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of zhengjingwei/machine-learning-interview?
    pass
    AI 明确点名了 zhengjingwei/machine-learning-interview

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • If a team adopts zhengjingwei/machine-learning-interview in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 zhengjingwei/machine-learning-interview

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • In one sentence, what problem does the repo zhengjingwei/machine-learning-interview solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 zhengjingwei/machine-learning-interview

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 zhengjingwei/machine-learning-interview 的 README。每次重新扫描都会自动更新，并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

RepoGEO badge preview实时预览
MARKDOWN（README）
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/zhengjingwei/machine-learning-interview.svg)](https://repogeo.com/zh/r/zhengjingwei/machine-learning-interview)
HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/zhengjingwei/machine-learning-interview"><img src="https://repogeo.com/badge/zhengjingwei/machine-learning-interview.svg" alt="RepoGEO" /></a>
Pro

订阅 Pro，解锁深度诊断

zhengjingwei/machine-learning-interview — 轻量扫描仍免费；本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。

  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5，轻量 2
  • 优先行动项8，轻量 3