《百度笔试机器学习》专题

7.16面试（相比开放日投的部门变了，说是简历库捞上来的。企业信息服务部，就是爱企查，岗位机器学习/数据挖掘/NLP） （1）自我介绍 （2）美团实习介绍：部门人员情况、业务、自己负责的工作、有什么提升？ a.提到了因子分解机，追问→不太了解== b.说我左右塔的表述不太专业，本质就是回归问题，跟真正的双塔不一样（商品塔+用户塔） c.baseline是xgb，问xgb，相对于梯度提升树有啥提升→

支持向量机（SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，可以将问题化为一个求解凸二次规划的问题。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。

感知机可以理解为几何中的线性方程：w*x+b=0 对应于特征空间 R^n 中的一个超平面 S ，其中 w 是超平面法向量，b 是超平面的截距。这个超平面将特征空间划分为两个部分。位于两部分的点（特征向量）分别被分为正、负两类。

我在Azure machine Learning上创建了一个虚拟机，我正在运行一个简单的jupyter笔记本。我想安装jupyter扩展，因为我真的需要可折叠的标题，但它似乎不起作用。我尝试了pip安装，它已经安装，但菜单没有出现。。。

1.优先任务调度算法 2.任务调度顺序规划 3.到达邻国指定城市的最短距离 有没有uu可以交流一下

选择题又是C++又是java又是php是什么鬼，第2，3题基本是同一类型的，有点重复了。 1、 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int n,k; string s; cin>>n>>k>>s; int cnt=0; for(int i=0;i<n;i++)

#软件开发2023笔面经# 一面、 1.自我介绍 2.聊一下研究生的工作？ 3.手写快速排序代码？ 4.排序有哪几种？最熟悉哪一种？ 5。给一段字符串，判别括号是否正确的？手写代码 6。青蛙跳格子（一次只能跳一个格子或者两个格子，共跳100个，有多少种跳法？） 7.数据库有哪两种引擎？ 8.给一张表写出薪资排名前三的员工？ 9.写出自己比自己经理薪水高的员工？ 10.Linux有那些命令？ 11.

笔试题回忆版 一简答题(30分) 1 对远程linux/unix系统进行远程操作，通常的途径是采用终端软件通过ssh登陆远程系统进行操作，但是在网络发生中断时，Linux/unix端运行的程序将会中断。 请阐述这种问题发生的原理、通过何种路径可以避免这种问题、以及阐述可避免这种问题发生途径的原理 2 最小堆 插入，删除 编程实现。 3 不太记得了。 二算法与程序设计(40分)(算法可以使用伪代码描

推荐阅读文章列表：大数据开发面试笔记V4.0 || 面试聊数仓第一季 || 小白大数据学习路线 一、前言 7月11日，百度开启了2024届校园招聘提前批专场！！！ 同学们不要担心没准备好，只用准备到8成即可，赶紧投起来，hc有限！！！ 为了帮助大家收割百度提前批offer，最近整理了一些百度高频的面试题，题目不多，建议全部吃透！！！ 二、高频面试题总结 1. Flink里面断流怎么处理 线上断流指

主要内容：Python,NumPy,Pandas ,Scikit-Learn常言道“工欲善其事，必先利其器”，在学习机器学习算法之前，我们需要做一些准备工作，首先要检查自己的知识体系是否完备，其次是要搭建机器学习的开发环境。本教程以讲解算法为主，不会涉及太复杂的应用案例，在讲解过程中会穿插一些示例代码，这样不仅能够帮助你理解算法原理，同时又能让你体会到算法的应用过程。 机器学习的研究方向有很多，比如图像识别、语音识别、自然语言处理、以及深度学习等，因此它是一门较为复杂的技

主要内容：机器学习术语,假设函数&损失函数,拟合&过拟合&欠拟合机器学习是一门专业性很强的技术，它大量地应用了数学、统计学上的知识，因此总会有一些蹩脚的词汇，这些词汇就像“拦路虎”一样阻碍着我们前进，甚至把我们吓跑。因此认识，并理解这些词汇是首当其冲的任务。本节将介绍机器学习中常用的基本概念，为后续的知识学习打下坚实的基础。 机器学习术语 1) 模型 模型这一词语将会贯穿整个教程的始末，它是机器学习中的核心概念。你可以把它看做一个“魔法盒”，你向它许愿（输入数

从零开始 让 TX2 动起来 安装OpenCV 安装TensorFlow

这个章节介绍scikit-learn 所提供之机器学习资料集，最常用的主要有: 手写数字辨识 鸢尾花资料集 Ex 1: The digits 手写数字辨识 Ex 3: The iris 鸢尾花资料集

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

监督学习使用标记数据对 (x,y) 学习函数：X\rightarrow Y 。但是，如果我们没有标签呢？这类没有标签的学习方式被称为无监督学习。 无监督学习：如果训练样本全部无标签，则是无监督学习。例如聚类算法，就是根据样本间的相似性对样本集进行聚类试图使类内差距最小化，类间差距最大化。 主要用途： 自动组织数据。 理解某些数据中的隐藏结构。 在低维空间中表示高维数据。