《机器学习面试》专题

用的是赛码的面试系统，面试官到点发起了语音通话，在线IDE。 ------------------------------------------------------------------------------------ 自我介绍，五分钟结束，然后面试官没有就自我介绍提问。直接说开始做题，从这里感觉到这是KPI面了。 -----------------------------------

面试形式 3轮面试+1轮hr面。 时间线： 一面X 二面X+14 三面X+14+7 hr面X+14+7+7 其中，对时间信息进行脱敏，一面开始时间作为基准，记作X。例如，X+1表示距离一面的时间为一天。其中，对精确的时间也进行了相应的模糊处理，1-7天，就记作7天，可以认为是在一周内，8-14天，记作14天，可以认为在两周内。 一面（1h，X） 自我介绍 项目讲解与介绍，讲的自己上传的PPT(30

上周五一面结束，这周二约的二面。 全程20分钟，纯聊天。 面试官人巨好。 问了手里有的offer，为什么还在找。 然后是聊项目，论文的创新点。 之后就是反问了，给我科普了广告所做的内容。 问下一轮面试，如果通过就是HR面了。 面试官看时间还比较早，就继续聊了会儿。 面试官人巨好，也跟我说了对我的评价，需要和一面面试官讨论一下再确认结果。 真的是很愉快的一次面试。 许愿二面能够通过

笔试ak了被捞起来了，部门是支付宝广告业务技术部。 全程30min（感觉又要凉） 项目。问GRU的原理（这里重置门和更新门具体的作用记不清哪个是哪个了） 问到线性回归（平时用深度学习比较多，机器学习接触的少一些） 然后就做题了。。 三道题选一个即可，都是leetcode原题，分别是 16最接近的三数和 22括号生成 53最大子数组和 选第三个秒了 反问：业务、新人培养（问HR比较好）、深度学习多还

#美团求职进展汇总# #你收到了团子的OC了吗# 美团履约平台技术部，配送时间策略组 自我介绍，问了我学校和清华什么关系 1、上来一道算法题：找最长的回文串。用动态规划dp秒了。然后问怎么优化空间复杂度，想到从两遍同时找最长回文串来做。 2、然后根据简历来问，没想到简历拿错了，没拿我最新更新的简历。让我讲最拿手的项目。我共享屏幕展示了我最新的简历，讲我的SCI科研项目讲了半个小时。 3、问我ten

【一面】 1. word2vec的原理，skip-gram训练的具体流程，使用的损失函数，是怎么选择正负样本的，选择样本上有哪些优化算法，负采样的原理，还有哪些优化方法 2. 贝叶斯调优，机器学习中有哪些优化参数的方法，为什么交叉熵会作为softmax结果的损失函数？梯度下降为什么有效，关于损失求一阶导数为什么有效？刚你提到了泰勒一阶展开，泰勒二阶展开有哪些相关的优化方法呢？ 3. SGD的原理，

本文向大家介绍python机器学习库xgboost的使用，包括了python机器学习库xgboost的使用的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1.数据读取 利用原生xgboost库读取libsvm数据 使用sklearn读取libsvm数据 使用pandas读取完数据后在转化为标准形式 2.模型训练过程 1.未调参基线模型 使用xgboost原生库进行训练 使用XGBClassifier进行

在机器学习中，灰度图像的特征提取是一个难题。 我有一个灰色的图像，是用这个从彩色图像转换而来的。 我实际上需要从这张灰色图片中提取特征，因为下一部分将训练一个具有该特征的模型，以预测图像的彩色形式。 我们不能使用任何深度学习库 有一些方法，如快速筛选球。。。但我真的不知道如何才能为我的目标提取特征。 以上代码的输出就是真的。 有什么解决方案或想法吗？我该怎么办？

我训练了一个模型，在测试集上的测试结果是可以的。现在，我已经将模型保存为“训练模型”，并将一个新的实验转化为一个新的数据集，以便在我没有实际值的情况下进行预测。 通常，训练过的模型给我一个每个实例的评分标签结果。但是现在，打分的标签结果是空的。另外，当我将得分结果转换为CSV时，得分标签列是空的。 更奇怪的是，当我查看score Visualize选项卡的统计数据时，我确实看到了得分值的统计数据。

入门文章 一文读懂机器学习，大数据/自然语言处理/算法全有了

Kubeflow 是 Google 发布的用于在 Kubernetes 集群中部署和管理 tensorflow 任务的框架。主要功能包括 用于管理 Jupyter 的 JupyterHub 服务 用于管理训练任务的 Tensorflow Training Controller 用于模型服务的 TF Serving 容器 部署 部署之前需要确保 一套部署好的 Kubernetes 集群或者 Mini

Kubernetes 从 v1.8 开始支持原生的Apache Spark应用（需要Spark支持Kubernetes，比如v2.2.0-kubernetes-0.4.0），可以通过 spark-submit 命令直接提交Kubernetes任务。比如计算圆周率 bin/spark-submit --deploy-mode cluster --class org.apache.spark.

校验者: @小瑶 翻译者: @李昊伟 校验者: @hlxstc @BWM-蜜蜂 @小瑶 翻译者: @... 内容提要 在本节中，我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的 机器学习 词汇，并且给出一些例子阐释它们。 机器学习：问题设置 一般来说，一个学习问题通常会考虑一系列 n 个 样本 数据，然后尝试预测未知数据的属性。 如果每个样本是 多个属性的数据 （比如说是一个多维记录），

用于制定人工智能、机器学习和深度学习课程表的资源概览。 制定课程表的一般建议 上学获得一个正式学位并不总是可行或者令人满意的。对于那些考虑自学来代替的人，这就是写给你们的。 1. 构建基础，之后专攻兴趣领域 你不能深入每个机器学习话题。有太多药学的东西，并且领域的进展较快。掌握基础概念，之后专注特定兴趣领域的项目 -- 无论是自然语言理解，计算机视觉，深度强化学习，机器人，还是任何其它东西。 2.

简单、纯中文的解释，辅以数学、代码和真实世界的示例 谁应该阅读它 想尽快赶上机器学习潮流的技术人员 想要入门机器学习，并愿意了解技术概念的非技术人员 好奇机器如何思考的任何人 本指南旨在让任何人访问。将讨论概率，统计学，程序设计，线性代数和微积分的基本概念，但从本系列中学到东西，不需要事先了解它们。 为什么机器学习重要 人工智能将比本世纪的任何其他创新，更有力地塑造我们的未来。 任何一个不了解它的