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哈希怎么把任意数据变成定长指纹，以及冲突、常见算法和应用场景。

并发上来之后为什么要上 Nginx，以及反向代理和部署时配置怎么写。

拆一个服务管理程序的结构：单例、命令，以及配置如何与代码分开。

支持向量机找间隔最大的分隔面，记支持向量、间隔和核函数。

Logistic 回归用 Sigmoid 把线性结果变成二分类概率，并和线性回归分开。

集成学习把多个模型合在一起，记 bagging、boosting 这些组合方式。

决策树用一连串特征判断做分类或回归，记怎么建树、怎么剪枝。

深入理解朴素贝叶斯算法的原理、实现和应用，包括高斯、多项式和伯努利三种变体的详细解析

K 近邻靠相近样本的标签做分类，记 K 和距离怎么选。

机器学习系列的复习提纲，只记容易忘的部分，不从头讲定义。