《机器学习算法面试》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

Index 基本遵从《统计学习方法》一书中的符号表示。 除特别说明，默认w为行向量，x为列向量，以避免在wx 中使用转置符号；但有些公式为了更清晰区分向量与标量，依然会使用^T的上标，注意区分。 输入实例x的特征向量记为： 注意：x_i 和 x^(i) 含义不同，前者表示训练集中第 i 个实例，后者表示特征向量中的第 i 个分量；因此，通常记训练集为： 特征向量用小n表示维数，训练集用大N表示个数

前言： 岗位：机器学习算法实习 笔试情况：无笔试 一面 1.自我介绍（非科班硕，一份水实习）; 2.介绍项目，并由此引出一系列八股文： 介绍gbdt算法的原理与实现 说说xgboost对于gbdt所做的主要优化 3.介绍实习工作 简单介绍resnet及其主要改进(shortcut连接，BN层)，说说这些改进为什么work 介绍transformer及self-attention机制实现方式 了解哪

一共50分钟左右，基本没八股 1.自我介绍 2.挑一个项目详细介绍一下，我介绍了一下我的RAG的项目，吟唱完面试官说提问几个重要的点，第一个问了一下数据集怎么构建的，第二个问了一下大模型怎么解决幻觉问题，第三个问我数据集构建问答切分怎么考虑语义问题 3.让我详细介绍另一个项目，我另一个项目是论文项目，吟唱完面试官又提问几个重要的点，第一个问我论文里情绪划分详细怎么做的，第二个问我共情怎么定义的，都

7.14 一面 一面全部是写代码，连自我介绍都没有😂 - 快速幂（easy）扩展问题：python如何处理数据溢出？ - 用pytorch实现单头self-attention（mid+），之后问了self-attention的细节和一些扩展理解 - 一个数组，如果前面的数大于后面的数的二倍，则记作一个翻转对，求翻转对的个数（hard）其实是逆序对的变种，实现归并之后稍微改改就行 7.20 二面

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。

本教程将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。

二面挂 总时长1.5h，面试45min，剩下时间手撕 面试大概问题： 1.讲数据挖掘比赛的过程 2.连续字段怎么转换为离散字段 3.讲一个困难的经历是如何解决并分工的 4.讲一个自己熟悉的网络框架 5.L1正则和L2正则 6.多模态数据怎么利用，模型怎么设计 其他的记不清了 反问环节： 1.部门做什么的 2.用的主要方法是什么 手撕代码，两问： 1.给定函数f(x) = 1.2 x^2 - 0.8

一面 3.21 问项目：问了一个项目，问的非常详细，大概问了30min 然后问基础： transformer的架构 为什么使用multi-head、残差链接和前馈神经网络层 梯度消失的原因是什么 gpt和t5的区别 bert和t5的区别 了解现有的大模型，比如LLaMa这些吗 代码：删除链表倒数第k个节点，需要考虑到k>链表长度这个边界情形

背景：211本硕，一作SCI一区论文两篇，无实习。 9.14（一面） 面试官没露脸，听声音是女生，上来先让做个自我介绍。 然后说：“说下你的论文吧。欸？你没准备PPT吗？” 我内心：？？？？？？且不说邮件里没这要求，就算有，你前一天晚上才给我发的面试通知我上哪给你弄PPT去？ 然后还是耐心和她说：”我对着论文讲可以嘛？” 她无语地说：“行吧。” 然后就是漫长地边讲边解释的过程，她似乎是对我的方向基

1,自我介绍 2,项目不太相关所以没有过多问项目 3,编程题简单 4，常见的机器学习算法 5，特征归一化对树模型和神经网络的作用 6，神经网络防止过拟合的方法 7，线程和进程的区别

11月27日 首先自我介绍，大致说了一下自己硕士阶段的项目工作。项目用的是高德地图数据😂，面试官好像并不在意这个。 从项目中提的问题: 1数据处理工作包含的内容 2交通异常检测任务细节 3超图的概念，为什么要用超图 4论文中自己算法的指标有多高（自己记不清了，翻了一下手机，被笑话，说这样会让人怀疑不是自己做的） 5Lstm原理，优缺点（我不太清楚优缺点，但是回答了比RNN的优势） 开放性问题:

中秋节前一天 一面（初试） 30分钟 没开摄像头，是在京东的会议平台上面的 深挖简历，主要问了项目与竞赛 八股文集中于大数据方面：spark与map reduce之间的差别、spark与flink区别、flink水位线等，有些问题不记得了，但基本都答上来了 没有手撕 反问：业务、匹配程度 ------------------------ 已挂 #京东##算法工程师#

8.18 测评 9.6 一面 项目1介绍 逻辑回归简介 极大似然法简介 反问 KPI面...面完了面试官说他们是做加密的，不懂为什么让我面... #小米面试#

写在前面：360我很早就面完了，一直没结果估计泡没了，自己也签了其他公司了，最近来更新一下面经。 一面：2022.9月初 （40分钟左右） 1、自我介绍 2、讲实习项目，讲到LightGBM，有没有试过XGB、GBDT，讲讲模型异同，在这个项目里怎么处理缺失值的。机器翻译是怎么做的，lstm和cnn的区别有了解嘛， 3、讲一个比赛项目，说下你怎么做特征的。语义特征怎么做的，如何判断两个近义词，wo