4.13日下午,面试官因为开会迟了半个多小时,不过总体而言还可以。 面试官是个大哥,一看就经验丰富那种,听口音像是北京本地的,说话也好听,侃侃而谈,倒是我讲的讲的反而给自己卡住了,结果还说错了,会议救场的细节口胡了,材料数据是市场和数据分析大哥准备的,我只是提前熟悉了一下,结果口胡,说成我让大哥们准备的了,甚至当时初次会议我还没入职,啊!!!兄弟萌,千万别紧张,我越想说清楚,反而越紧张,结果表达更
快手一面凉经 算法 我迟到10分钟 面试45分钟 1. 和为k的连续数组 2.AUC 公式,物理意义,GAUC,auc缺点 3.L1 和L2 4. Dropout 训练预测区别 BN在哪些场景下不适用 5.Xgboost特点 6.损失函数评价函数,Huber 7.交叉熵公式 为什么分类用交叉熵不用Mae 8.生成式模型与判别式模型,NLP了解吗(我是做数据挖掘的, 认识不深,说不了解) 9.实习介
本文向大家介绍机器学习中的距离计算方法?相关面试题,主要包含被问及机器学习中的距离计算方法?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 设空间中两个点为 欧式距离: cos= 切比雪夫距离:max
本文向大家介绍传统的机器学习算法了解吗相关面试题,主要包含被问及传统的机器学习算法了解吗时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 常见的机器学习算法: 1). 回归算法:回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。 常见的回归算法包括:最小二乘法(Ordinary Least Square),逻辑回归(Logistic Regressi
本文向大家介绍机器学习的时间序列是什么?,包括了机器学习的时间序列是什么?的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 顾名思义,时间序列是包含特定时间段或时间戳的数据。它包含一定时间段内的观察结果。这类数据告诉我们变量是如何根据各种因素随时间变化的。时间序列分析和预测可以用来预测未来某个时间的数据。 单变量时间序列包含在一段时间内某些时间实例中针对单个变量获取的值。多元时间序列包含在相同的周期性时间
从零开始 灌作业系统一定是我们的首要目标,但在这之前,我们要先有一台运行 Ubuntu x64 (14.04或更新) 的电脑,可以用虚拟机来代替。 没有虚拟机的朋友可以用VirtualBox。 Ubuntu x64 的映像档可以在这边下载。 1. 安装 VirtualBox 流程就不在这边赘述,简单来说,就是狂按下一步。 2. 安装 Ubuntu x64 有两点要注意: 因为稍后下载回来的安装包还
我正在尝试将MS Dynamics Customer Insights(CI)与我在新的Azure机器学习(designer)中构建的模型集成。目前,我看到CI和Azure机器学习工作室(classic)之间只有一个集成。 我已经在新Azure机器学习中的web服务(REST)后面部署了我的模型,但是它在CI中没有得到重视。但是,我能够使用Python脚本从API中评分/生成预测。 请推荐一种集成
我对机器学习很陌生。对不起,如果我的英语有任何错误。 我使用weka J48分类来预测是真是假。我有将近999K的训练套件,我用来训练模型。我使用了3倍的交叉验证方法来训练模型,使我的准确率达到了约84%。 现在在存储模型之后。我试着在50k数据集上测试它。结果非常糟糕,其中50%是不匹配的。我有11个属性,包括名词和数字字段。 我不知道为什么会这样。 我有两个问题。 我怎样训练才能在测试集中表现
本章中,你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家,完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤: 项目概述。 获取数据。 发现并可视化数据,发现规律。 为机器学习算法准备数据。 选择模型,进行训练。 微调模型。 给出解决方案。 部署、监控、维护系统。 使用真实数据 学习机器学习时,最好使用真实数据,而不是人工数据集。幸运的是,有上千个开源数据集可以进行选择,涵盖多个领域。以下是一些可以查找的数据的
随着 AlphaGo 在人机大战中一举成名,关于机器学习的研究开始广受关注,数据科学家也一跃成为 21世纪最性感的职业。关于机器学习和神经网络的广泛应用虽然兴起不久,但是对这两个密切关联的领域的研究其实已经持续了好几十年,早已形成了系统化的知识体系。对于想要踏入机器学习领域的初学者而言,理论知识的获取并非难事。
一面 约35min 自我介绍 项目内容 项目内mysql和redis的应用 BERT细节 data collator相关 八股 python 协程、线程、进程 go与python最大的不同点 mysql慢查询怎么优化 ddp有没用过 反问: 技术栈(C++和python)、为算法部门服务、资源管理(k8s,docker) 一周内知道结果 二面: 约35min 自我介绍 项目内容 流程介绍、数据集、
补录批了,还是比较简单的 面试内容: * 自我介绍 * 挑一个困难的项目介绍 * 武汉和深圳如何考虑 * 职业规划 * 期望薪资 * 三方还在吗 * 为啥还没签三方?是0offer吗
面试时长:40min 面试内容: * 自我介绍 * 简历挨着介绍 * modelart * 推理框架 * 精度影响因素 * 算子开发流程 * 手撕:阻塞队列
30分钟 自我介绍 项目拷打 Kmeans与Kmeans++的区别 Kmeans一定会收敛吗(EM算法来证明) LightGBM比XGBoost的最大提升在于直方图加速,请详细介绍一下原理和过程 为什么sigmoid、tanh和relu能被用作激活函数 神经网络梯度爆炸问题怎么解决 无手撕题
选择题内容:概率论 全是概率论(考研是吧?) 跟机器学习相关题目就一题,考recall和精确度关系; 填空题:找规律 脑筋急转弯 什么数组[i]值为不为数组中不为i的元素个数; 编程题:没写。润