机器学习算法面试笔试整理

最新推荐文章于 2022-10-10 22:32:46 发布
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#算法 #面试 #机器学习 #深度学习

博客聚焦于逻辑回归的面试相关内容，对逻辑回归进行了面试总结，属于机器学习和算法领域，为面试者提供相关知识参考。
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这份GitHub万星的机器学习算法面试大全请收下_algorithm_interview_notes-chinese
2401_84140302的博客
05-02 1026
Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
机器学习面试笔试求职必背！八股文（1/5）
大厂offer宝典
08-29 1万+
算法工程师，技术软件类求职机器学习必背八股文 更多算法/业务/HR面等笔试题面试题 —— >个性签名自取！ 1. 特征工程： 1.1 为什么要对特征做归一化处理： Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术。特征间的单位（尺度）可能不同，比如身高和体重，比如摄氏度和华氏度，比如房屋面积和房间数，一个特征的变化范围可能是[ 1000 , 10000 ] [1000, 10000][1000,10000]，另一个特征的变化范围可能是[ −.
机器学习算法岗常见笔试面试题整理
猪猪会飞的博客
05-10 5939
数据库中的主键、索引和外键（数据分析岗经常问）决策树ID3和C4.5的差别？各自优点？Boost算法 CART（回归树用平方误差最小化准则，分类树用基尼指数最小化准则） GBDT与随机森林算法的原理以及区别。 优化算法中常遇到的KKT条件？作用是？ 最近邻算法KNN（分类与回归）L1和L2函数？L1和L2正则项的比较，如何解决 L1 求导困难？ L1正则为何可把系数压缩成0，说明坐标下降法的具体...
【数据挖掘】2022年2023届秋招奇虎360机器学习算法工程师 笔试题
BetterBench的博客
10-10 3685
公司：奇虎360岗位：机器学习算法工程师笔试时间：2022年10月9号。
机器学习笔试面试超详细总结（一）
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呆呆的猫的博客
10-07 4万+
1、判别模型和生成模型 2、最大概率分词 3、中文分词的基本方法 4、CRF（条件随机场）的特点 5、隐马尔可夫模型（HMM）时间复杂度及可以使用的数据集 6、在二分类问题中的评价方案 7、决策树特点 8、过拟合 9、异方差性 10、Fisher线性判别函数/PCA 11、参数估计算法 12、Naive Bayesian（NB）分类模型，数据重复问题 13、下列那个方法不可以对文本分类 ...
机器学习笔试面试超详细总结（四）
呆呆的猫的博客
11-02 6706
151、Ridge回归、Lasso回归（坐标下降法求解） 152、电影推荐系统是以下哪些的应用实例 153、决策树是否可以用来聚类——可以 154、什么方法最适合于在n维空间做异常点检测 155、逻辑回归和多元回归分析的不同 156、k折交叉验证中k的选择 157、回归模型存在多重共线性，在不损失过多信息的情况下，可以进行什么操作 158、评估模型之后，得出模型存在偏差，如何解决 159、...
面试笔试整理3：深度学习机器学习面试问题准备（必会） - 优快云博客1
08-03
以下是一些深度学习和机器学习面试中常见的知识点： 1. **神经网络基础**： - **Backpropagation（反向传播）**：反向传播是训练神经网络的关键算法，用于计算损失函数对网络参数的梯度。它通过链式法则逐层计算...
机器学习算法面试宝典：历年名校真题详解
"《机器学习算法-名企历年校招面试笔试合集》是一份由牛客网整理的题库，它汇集了大量真实企业的校招面试题目，覆盖机器学习和算法工程师的岗位。这份题库源自大数据分析，旨在帮助考生全面理解和准备面试，提升应试...
机器学习笔试面试超详细总结（二）
呆呆的猫的博客
10-28 9304
51、概率和信息量的关系 52、数据清理中，缺失值的处理方法 53、统计模式分类问题 54、语言模型0概率问题 55、逻辑回归和多元回归分析的不同 56、关于Word2Vec 57、词向量 58、二次准则函数的H-K算法比感知器的优势 59、卷积之后特征图谱的大小 60、矩阵计算效率 61、数据过大时，那种梯度下降方法更好 62、选择神经网络深度时，需要考虑哪些参数 63、如何利用已有训...
机器学习/数据挖掘岗面试准备
09-26
参加各大公司面试时准备的复习资料，已经拿到百度，腾讯，华为offer
深度学习机器学习笔试面试题——优化函数
weixin_46838716的博客
05-16 1695
1）优化器实际上就是从梯度下降开始的优化历程，后面一堆改进，加动量，一阶矩估计，二阶矩估计，动态自适应调整学习率，越来越稳定，快速。 2）深度学习，机器学习的这些知识点，都不是零碎的，都是有前后优化的逻辑的，前面有缺陷，后面大家慢慢改进，然后形成一个体系，到现在有很多成熟优秀的解决方案在这用。 3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。
关于”算法工程师/机器学习工程师”的笔试和面试总结
duxinyuhi的专栏
09-21 2万+
从16年九月份开始，参加了一些公司的算法工程师/机器学习工程师岗位的校园招聘，做一些总结，希望可以给大家准备这个职位提供些信息。一、需要的基本技能 数据结构知识 掌握一门编程语言，c/c++/Java/Python 机器学习常用算法或者某一细分领域（推荐，自然语言处理，图像识别，语音识别等）的常用算法 二、笔试和面试内容大多是技术笔试然后二到三轮的技术面试 技术笔试都是考察基本的计算机知识，概率统
机器学习-算法工程师 -面试/笔试准备-重要知识点梳理
SZ-crystal
03-12 1万+
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/lrs1353281004/article/details/79529818 整理了一下机器学习-算法工程师需要掌握的机器学习基本知识点，并附上了网上笔者认为写得比较好的博文地址，供参考。（持续更新） 机器学习相关基础概念 Variance（方差）与bias（偏差） https://www.zhihu.com/question/270...
机器学习&数据挖掘笔记_16（常见面试之机器学习算法思想简单梳理）
weixin_34320724的博客
10-29 6149
  　　前言： 　　找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。 　　纵观IT行业的招聘岗位，机器学习之类的岗位还是...
机器学习算法校招笔试面试题集
a1084958096的博客
09-19 1419
BAT机器学习面试1000题系列 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_35512245/article/details/78796328 .L1和L2的区别。 L1范数（L1 norm）是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算子”（Lasso regularization）。  比如 向量A=[1，-1，3]， 那么A的L1范数为 |1|+|-1|+|3|....
机器学习笔试题精选（六）
weixin_33957648的博客
08-08 2504
红色石头的个人网站：redstonewill.com 机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时，我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解，以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试。红色石头准备在公众号连载一些机器学习笔试题系列文章，希望能够对大家有所帮助！ 今天的笔试题主要涉及的知识点包括：降维、PCA、特征选择、随...
机器学习笔试题精选（三）
红色石头的专栏
07-17 1万+
往期回顾： 机器学习笔试题精选（一） 机器学习笔试题精选（二） 机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时，我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解，以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试。红色石头准备在公众号连载一些机器学习笔试题系列文章，希望能够对大家有所帮助！ Q1. 关于“回归（Regression）”和...
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