《机器学习算法面试》专题

本文向大家介绍python实现机器学习之元线性回归，包括了python实现机器学习之元线性回归的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、理论知识准备 1.确定假设函数 如：y=2x+7 其中，（x，y）是一组数据，设共有m个 2.误差cost 用平方误差代价函数 3.减小误差（用梯度下降） 二、程序实现步骤 1.初始化数据 x、y：样本 learning rate：学习率 循环次数loopNu

本文向大家介绍基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索，包括了基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 你好，%用户名%！ 我叫Alex，我在机器学习和网络图分析（主要是理论）有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章，不喜勿喷。 现在，很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。所以他

我有一个模型（加载到内存中），它在生产中使用来自消息队列消息/数据来进行预测。我有一个单独的过程，每隔几个小时重新训练模型（必要的）。在每次重新训练发生时，触发模型将新训练的版本重新加载到内存中的最佳方法是什么？目前，我只是让生产模型每隔一段时间或每1000条消息重新加载一次。 我想，如果不是消息队列，而是一个WebServer的话，这会更容易。这样我就可以有一个可以触发重新加载的endpoint

来源：http://www.infoq.com/cn/news/2015/09/Python 随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争，分析了自己选择Python的原因。 目前，

今天人工智能领域的研究者，几乎无人不谈深度学习。很多人甚至高喊出了「深度学习 = 人工智能」的口号。毋庸讳言，深度学习绝对不是人工智能领域的唯一解决方案，二者之间也无法画上等号。但说深度学习是当今乃至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技术，则一点儿也不为过。

记录一下面试遇到的一些题目，有的我自己写了答案，有的没写，这只是目前我能想起来的所有问题，希望可以给大家一点参考，如果我写的答案有不对的也请大家指教！ 1.BN和LN的区别 2.什么情况下会发生梯度爆炸，如何解决（我们初始化的w是很大的数，w大到乘以激活函数的导数都大于1，那么连乘后，可能会导致求导的结果很大，形成梯度爆炸。 梯度截断：首先设置梯度阈值：clip_gradient，在后向传播中求出

9.20下午技术一面 1. 问实习 15mins 2. 问项目问论文 15mins 3. 最后说没有时间了，然后问我会不会C++，我说本科学过。 （无手撕） 访问： 1. 后续还有几轮面试？答：还有一轮或者两轮，也有可能后续直接HR面试 9.21 下午收到HR面通知 9.22 HR面试 攒人品，许愿offer #vivo##校招##秋招#

TCL小哥太和善了，全程体验极为舒适，可惜面的岗位主要做的是机器学习，不过也值得我学习 自我介绍 ======目标检测项目====== 项目介绍 预处理方法介绍，还了解哪些预处理方法 改进点是什么，为什么这么改进 为什么要是用mobilenet？精度上有提升吗，为什么？CBAM结构？这种结构还可以用在什么领域画质类任务了解吗？ SPP结构有没有用，结果和原因 YOLOv1-v5系列详细说一下 ==

Dive into cheap deep learning，专注于让深度学习更划算更便宜，From your IQ, your devices, and your resource，从学习智力上、装备上、资源上。

8.18笔试，2小时，30道单选，30道不定项选择，1道编程，飞控云台两种试题二选一（选的飞控） 选择题类型包括c/c++编程，考研自控，规划算法，控制算法，概率论，感知，slam算法，一些摄像头，传感器的硬件知识等。 编程题是求最大数字和最小数字之间的字符串，比较简单ac了。 许个愿，希望给个一面机会（不给也无所谓了，已经习惯进入人才库）。

一面： 自我介绍； 面试官粗略地看了一下项目说：“你这个简历好像更适合NLP组啊，跟我们组的业务好像关系不是很大，感觉不是很合适啊。” 一阵简短的沉默； 我：“。。。。。。我也投了NLP算法组，但是被推荐算法组先捞上来了，您看要不跟HR反馈一下让她把简历转过去？“ 面试官：”那倒不用，我们先面着吧。” 面试问题分界线 ----------------------------------------

本书全面而详细地阐述了计算机科学的理论基础，从抽象概念的机械化到各种数据模型的建立，用算法、数据抽象等核心思想贯穿各个主题，很好地兼顾了学科广度和主题深度，帮助读者培养计算机领域的大局观，学习真正的计算机科学。

乱序 1、有了解fm吗。不太熟悉，核心思想是将wij分解为vil和vlj。 2、transformer的注意力机制。x复制3份，交由三个权重矩阵得到qkv，softmax（qk^T）/(根号dk)*v。之后就是一些具体在干嘛的，我说的用这个做的机器翻译，当时是纯手打完transformer成所以比较熟悉，记忆比较深刻，但是面试官好像没继续深入问下去。 3、说一下mmoe。这是一个多任务的双塔模型，

#运筹优化# #京东# #实习# 一面70min： 1.自我介绍 2.介绍一下单纯形法 3.介绍一下分枝定界 4.介绍一下列生成 5.问项目（问了两个，深挖） 6.问实习经历 二面70min： 1.自我介绍 2.直接开始问项目（深挖，问的非常细） 3.问启发式项目（也很细） 4.gurobi有什么加速/启发式，有尝试过调整参数吗、效果如何 两轮面试问的非常细，从基础知识到项目，都要掌握的比较好

四月很多面试都推掉了，所以只面了两个厂，字节和虹软。顺便问下，华为暑期实习不推进的话会影响秋招吗？ 字节一面： 自我介绍 分类和回归常见的损失函数？ 逻辑斯蒂，hingeloss，l1，BCE，focal等等 BCE的公式是什么，和KL散度的关系和区别？ 一部分log的系数不一样 selfattention的原理和过程 为什么selfattention能注意该注意的地方，你能数学证明出来吗？ 我能