自我介绍,三道编程题(二叉树和图,a了两道),项目深挖
什么是机器学习? 机器学习是自动从数据中提取知识的过程,通常是为了预测新的,看不见的数据。一个典型的例子是垃圾邮件过滤器,用户将传入的邮件标记为垃圾邮件或非垃圾邮件。然后,机器学习算法从数据“学习”预测模型,数据区分垃圾邮件和普通电子邮件。该模型可以预测新电子邮件是否是垃圾邮件。 机器学习的核心是根据数据来自动化决策的概念,无需用户指定如何做出此决策的明确规则。 对于电子邮件,用户不提供垃圾邮件的
一面 自我介绍 结合项目描述RNN、LSTM结构,描述模型改进原理 残差连接的优势 梯度消失问题——对比深度网络的梯度消失和循环网络的梯度消失 数据不平衡问题原因与解决措施 性能指标F1分数的计算方式 DDQN项目的环境介绍与网络模型 深度学习和强化学习的关联 Adam优化器的原理,SGD的原理 手撕: 最长有效的括号字符子序列(返回所有最长的子序列)(10分钟) 反问: 1分钟 emmm手撕ha
遇到了全是技术岗的群面,一起讨论怎么ai技术加入产品 总结:一定要读题!!!针对题来每点说自己的想法,最好把自我介绍压缩一下,组里好几个人没有说完就被下一个了,而且顺序不是按照公众号的个人编号。 读题5min,自我介绍➕想法1.5min,讨论20min,总结5min 就算没有抢到主持人,中途理清团队的思路也很重要!!!我的组两个技术大佬一直不统一。。。导致其他人也没有发表什么明确的想法和意见,我发
提前批 过去有点久了,可能有些回忆不准确了 百度机器学习一面 (电话,很简短) 询问想做的方向 问了LSTM GRU的结构和区别 Attention 原理 Bert 原理 对做NLP怎么看 百度机器学习二面 过项目,问项目涉及到的机器学习算法 概率题 贝叶斯相关 手撕算法 二分查找 先写无重复的 再写有重复找第一个 百度机器学习三面 证明根号二是无理数 用梯度渐近法求根号2 用牛顿法求根号2 手撕
自我介绍 介绍项目 介绍实习,面试官问的内容和ML的关系不太大,可能是和部门的工作比较契合所以就没为难我。 面试官向我介绍部门的工作内容,了解到和我目前实习工作相关性较强。 手撕:比较版本号 反问,因为投的是深圳+北京,所以问了一下base地。
“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想,通过把多分类器组合在一起的方式,构建出一个强分类器;这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上,随机森林就属于集成学习的范畴。通常,集成学习具有更强的泛化能力,大量弱分类器的存在降低了分类错误率,也对于数据的噪声有很好的包容性。
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。
迭代与梯度下降求解 求导解法在复杂实际问题中很难计算。迭代法通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决优化问题。其基本形式如下
对于给定训练集 {D}' ,我们希望基于学习算法 L 学得的模型所对应的假设 h 尽可能接近目标概念 c。 为什么不是希望精确地学到目标概念c呢?因为机器学习过程受到很多因素的制约: 获得训练结果集 {D}' 往往仅包含有限数量的样例,因此通常会存在一些在 {D}' 上“等效”的假设,学习算法无法区别这些假设。 从分布 D 采样得到的 {D}' 的过程有一定偶然性,即便对同样大小的不同训练集,学得结果也可能有所不同。
主成分分析是一种降维方法,通过将一个大的特征集转换成一个较小的特征集,这个特征集仍然包含了原始数据中的大部分信息,从而降低了原始数据的维数。换句话说就是减少数据集的特征数量,同时尽可能地保留信息。降维是将训练数据中的样本(实例)从高维空间转换到低维空间,该过程与信息论中有损压缩概念密切相关。同时要明白的,不存在完全无损的降维。
机器学习即Machine Learning,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。目的是让计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能。简单来讲,机器学习就是人们通过提供大量的相关数据来训练机器。
【写面筋积累好运】 半小时的第一次面试,也是时隔1个月来的面试,希望不是kpi吧。 #网易信息集散地# #23届找工作求助阵地# 项目没有怎么问,基本上是问的项目里面的八股文。 手写某某网络传播公式。 手写xgb的计算公式。 解释用到的网络结构。 问dataset和dataloader的区别。 问python的迭代器什么的(不会) 手撕了一个回溯算法的题,写出来了,但是面试官说没有看到输出,慌得一
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
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