2019-04-13百度面试总结

百度面试总结
一.脑电项目相关：有很多可以问的，细节还是要再抠。
1.SVM算法公式推导
（为什么要用拉格朗日，对偶原理，适合处理局部关联集中的数据？）
2. 脑电实验数据量是多大
3. 这个实验结果如何验证：交叉验证
4. 除了准确率还有哪些评价分类好坏的指标：ROC,AUC
5. 选取的特征做归一化了吗？为什么？什么算法不用做归一化：决策树，树类的。
6. CSP特征提取是怎么提的？为什么只用17个通道？（这段CSP的推导当时没答好）
7. FBCCA具体解释一下？滤波是怎么滤的？怎么设置的带宽？（通过不同带通滤波器将信号分解为多个子带信号）
8. 为什么用Matlab写脑电的处理程序
（数据采集回来是bdf格式的，通过matlab变换成可处理的mat格式方便后续算法处理）
10. BP-NN网络具体是怎么搭建的，不同层节点数的选取有什么说法？为什么要选择SVM和BP-NN的算法，不考虑别的
10.CNN算法推导
引出的：还了解别的算法吗？rf,gdbt的原理，推导？
二、数据库
出个题会做题吗
三、实习
首先简历要重新写，让人看明白意思（已经修改）
1.强化学习Q-Learning 算法和Sarsa算法的推导
2.RNN、LSTM具体介绍一下。
10.中文分词的训练集是什么样子的
11.训练分类的特征是什么
12.NLP还有什么了解的么，就说了个word2vec,(CBOW,skip-gram)
四、模型的知识
1.模型数据不均衡怎么办:knn
2.给了一个实例，负样本里掺杂正样本（没有区别干净）。这样的负样本和正样本，用什么样的模型去分类有效呢。
五、用什么编程语言
python的赋值和C有什么不同:
回答：C语言中，给为变量 b 分配一个 int 型的内存单元，然后将整数 3 存放在该内存单元中。b 就代表了该块内存空间，不再移动，可以更新 b 的值，但 b 在内存中的地址就不再变化了。所以我们说 b = b + 5，就等于 b ← b + 5，把 b 的值加 5 之后还依然放入 b 中。