《机器学习面试》专题

联想校园招聘 https://talent.lenovo.com.cn/ ​不得不夸一下联想的效率，笔试到offer只用了两周。 ​​​ 时间线 4.x投简历。 4.7下午，笔试的邮件到了，3个自然日自选时间完成。这点很赞。 4.9完成笔试 4.16 一面 技术面 4.17 二面 领导+HR同时面 4.23 offer 笔试介绍 笔试部分分两部分，没有先后顺序，先做哪个都可以: 第一部分，综合能力

牛客许愿果然灵！ 今天太累了，暑期实习终于告一段落了，按之前所说分享一下快手的面经吧～有什么问题欢迎评论区提问！ timeline 3.31投递 4.8一面 4.10二面 4.11 HR面 4.15 oc

笔试题目组成： 1、20道选择题 2、3道编程题 总体体验：机器学习算法岗，相比较起纯算法岗，编程部分会更简单一些。在牛客/力扣上大致排在中等左右。 选择题里面考了一道：给定邻接矩阵的深度优先遍历顺序。 编程题： 1: 三数之和 (通过全部用例): 输入[1,4,5,6,7,10,12,15], 18 从数列里面找到三个元素a, b, c, 使其和为target 输出: [ [1, 5, 12],

我正在建立一个机器学习模型，其中一些列是物理地址(我可以将其转换为X / Y坐标)，但我对ML算法如何处理这一点有点困惑。有没有一种特定的方法可以将地理位置转换成列，以便用于ML(分类和/或回归)中？ 提前感谢！

我已经准备好了机器学习算法。我想在一个拥有70个城市的国家将其投入生产。但在将其推广到 70 个城市之前，我想在 1 个城市进行实验，以评估它在生产中的性能。但是，我现在面临一个问题，如果出现以下情况，我应该设置什么标准：1. 时间（我可以将其投入生产多少个月）2.数据（在实时环境中我需要多少数据来评估算法性能） 任何人都可以在生产环境中指导此机器学习实验吗？ 编辑:我正在将机器学习应用于美国的价

本文向大家介绍python实现机器学习之多元线性回归，包括了python实现机器学习之多元线性回归的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 总体思路与一元线性回归思想一样，现在将数据以矩阵形式进行运算，更加方便。 一元线性回归实现代码 下面是多元线性回归用Python实现的代码： 特别需要注意的是要弄清：矩阵的形状 在梯度下降的时候，计算两个偏导值，这里面的矩阵形状变化需要注意。 梯度下降数学式子

本文向大家介绍机器学习和人工智能之间的区别，包括了机器学习和人工智能之间的区别的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 人工智能 人工智能是指可以使非自然元素变得智能的科学。简单来说，人造物体，人造物体可以自己理解和思考。 机器学习 机器学习是指机器无需编程即可学习的方式。简而言之，机器学习是数据驱动的应用程序，它可以基于变化的输入做出自己的决定，并且可以随着时间的推移改进其决定。 以下是机器学习

本文向大家介绍Python机器学习之K-Means聚类实现详解，包括了Python机器学习之K-Means聚类实现详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文为大家分享了Python机器学习之K-Means聚类的实现代码，供大家参考，具体内容如下 1.K-Means聚类原理 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大

我是Azure机器学习的新手。 我试图从Azure机器学习工作室经典中的数据集中打开一个笔记本。 但我得到了这个错误： 打开笔记本失败。笔记本id:ebb913d436ef45d4b1872b6e5d7167dc。 正如你在图片上看到的，我甚至不可能访问左侧菜单中的所有笔记本。

假设我有两组不同的特性A和B。我正在尝试确定哪一组特性是最好的。由于我的数据集很小，所以我使用了漏掉一个交叉验证作为最终指标。我正试图弄清楚我的实验装置，我在以下几种方式中做出选择： 1） 将特征集A赋予我的分类器（并可选地运行特征选择），将特征集B赋予同一分类器（也可选地运行特征选择），然后比较这两个分类器之间的LOOCV错误？ 2） 将特征集A和B赋予分类器，然后明确地对其进行特征选择，然后根

我在新的Azure机器学习工作室工作，但我没有看到像Azure机器学习经典版那样转换为ARFF模块。是否有人知道此功能是否仍然存在以及如何访问它？

本项目对 spark ml 包中各种算法的原理加以介绍并且对算法的代码实现进行详细分析，旨在加深自己对机器学习算法的理解，熟悉这些算法的分布式实现方式。

2006 年，Geoffrey Hinton 等人发表了一篇论文，展示了如何训练能够识别具有最新精度（> 98%）的手写数字的深度神经网络。他们称这种技术为“Deep Learning”。

地图出行服务业务部-T联合 (一面已凉 投递时间：7.11（第一次投递的挂掉了） 变更岗位：7.26 测评邮件：7.26 面试时间：7.30 15:00，挂得很快，吃完饭回来就挂了 总时长：80min，其中项目40min 1、之前在百度做的岗位信息爬取和我的论文有什么关系，为什么离职了？ 2、论文里的损失解释一下，设计的模型是微调的 or 预训练的？ 3、比赛是自己做的还是组里合作的 4、tran

7.30一面 1.自我介绍 2.纯问项目，主要就是让讲项目，做这个项目的背景，以及具体思路。 3.手撕，(给一个有问题的路径，返回正确路径)