《机器学习面试》专题

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

一面: 自我介绍、极大似然估计、假设检验、朴素贝叶斯的公式、逻辑回归损失函数是什么，怎么来的（对数损失，等价于极大似然估计）、说说xgboost（我说了目标函数推导，还有一些过拟合措施等等)、了解transformer吗（没细问）、看过源码吗（没看过）、卷积为什么叫卷积（我随便说了个卷积公式，但不对)、对卷积的理解（我说滤波，因为我跟一维卷积打交道比较多，我还举了个人脸识别例子，我说底层的卷积会提

9.3一面(1h) 面试官先做了自我介绍 自我介绍 简历上项目比赛介绍、提问 附加问题：矩阵乘法，前向网络计算和反向传播计算梯度哪个更耗时？矩阵C = A*B，已知Grad(C)，计算A和B的梯度 手撕算法题：类似LC上合并k个有序链表，将一个二维数组合并成一维数组，二维数组每行是有序的，合并k行到一行并保证有序。用堆做的，并分析算法的时间复杂度。 反问：业务内容？主要是做自动驾驶里的Planni

1. 项目相关，问了很多 2. 数据不平衡问题怎么解决，分类指标，多分类指标是怎么计算的 3. 集成学习了解吗 4. 一般怎么调参； 5. 超参和参数的区别 6. 一般使用python哪些包？

项目问题： 1、常用目标检测算法？区别？ 2、基于人脸识别的目标检测有无研究？ 3、yolo最初是谁提出的？ 4、bert、trasformer的每一层具体结构？ 5、transformer的输入输出？ 6、如果用bert来做中译英任务，输入输出会是什么？QKV会是什么？ 7、gpt的结构？gpt相当于transformer的哪一部分？ 8、编码器、解码器的作用？ 八股问题： 1、常用激活函数？

Python 有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库，这使得 Python 成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的 Python 包。 Scipy 技术栈 Scipy 技术栈由一大批在数据科学中被广泛使用的核心辅助包构成，可用于统计分析与数据可视化。由于其丰富的功能和简单易用的特性，这一技术栈已经被视作实现大多数数据科学应用的必备品了。

主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习课程初级 数学基础中级 机器学习课程中级 推荐书籍列表 机器学习专项领域学习 致谢 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资

机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。 机器学习算法 _图片来自scikit-learn_。 机器学习全景图 _图片来自http://www.shivonzilis.com/_。

机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。

分享面经攒攒人品！base西安 整个面试不到20minutes，不用手撕，感觉真就kpi面，主要是我的方向和他们也不太吻合。 自我介绍，项目细问+面试官介绍他们的业务和方向+反问。。。 面试官人很nice！月底出结果（说是投的人好多还得面好多），不过我面完就知道凉凉

“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想，通过把多分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器；这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上，随机森林就属于集成学习的范畴。通常，集成学习具有更强的泛化能力，大量弱分类器的存在降低了分类错误率，也对于数据的噪声有很好的包容性。

四面应该是大领导，自我介绍说是部门负责人。 1. 自我介绍 2. 深挖搜广推项目 3. 你在里面的工作内容是什么？ 4. 除了策略和业务以外，技术上有什么工作？ 5. 在这你获得了什么收获？ 6. 反问 结束。 没想到加面了一场技术面😨

8.6笔试 四道算法题+三道多选题，算法题简单到中等难度 8.15一面 总结：全程1个小时，面试官人很好，会引导，会告诉你简历怎么改还有面试方面的问题，并且提问问题我回答之后面试官都会说一下自己的看法和正确的解答，我觉得还挺有帮助的。 先确认面试者信息，并介绍了下自己，然后让我自我介绍 挑一个自己参与度高的项目讲一讲 挖各种细节，挖的很深，所有流程都问得很仔细，并且看得出面试官有在思考和针对提问

【写面筋积累好运】 半小时的第一次面试，也是时隔1个月来的面试，希望不是kpi吧。 #网易信息集散地# #23届找工作求助阵地# 项目没有怎么问，基本上是问的项目里面的八股文。 手写某某网络传播公式。 手写xgb的计算公式。 解释用到的网络结构。 问dataset和dataloader的区别。 问python的迭代器什么的（不会） 手撕了一个回溯算法的题，写出来了，但是面试官说没有看到输出，慌得一

一共就面了半小时，有15分钟都在做题的样子😂 手撕: 判断链表有没有环，快慢指针，通过了面试官还要我讲一下思路，我就一直解释推的数学公式，不知道他听没听懂 问题: 我做的项目用了Xgboost，就从这个开始问，原理，GBDT，为什么这种模型好用等等 后来又问了我使用过paddleocr，提升准确率方法，(我也不知道，就瞎说，当时也没提升) 还问我会不会用大数据处理工具，没用过… 问了一些数据处理