算法/NLP/深度学习/机器学习面试笔记

最新推荐文章于 2024-04-05 16:26:43 发布
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分类专栏： NLP 算法 机器学习 python 文章标签： 算法 NLP DL ML

笔者信息：Next_Legend QQ:1219154092 机器学习 自然语言处理 图像处理 深度学习
——2018.8.13于天津大学

GitHub 地址：https://github.com/imhuay/CS_Interview_Notes-Chinese

深度学习/机器学习面试问题整理，想法来源于这个仓库.
- 该仓库整理了“花书”《深度学习》中的一些常见问题，其中部分偏理论的问题没有收录，如有需要可以浏览原仓库。

此外，还包括我看到的所有机器学习/深度学习面经中的问题。除了其中 DL/ML 相关的，其他与算法岗相关的计算机知识也会记录。

但是不会包括如前端/测试/JAVA/Android等岗位中有关的问题。

RoadMap

必备清单 TODO

欢迎分享你在深度学习/机器学习面试过程中遇见的问题！

你可以直接以你遇到的问题作为 issue 标题，然后分享你的回答或者其他参考资料。

当然，你也可以直接创建 PR，分享问题的同时改正我的错误！

我会经常修改文档的结构（特别是代码的链接）。如果文中有链接失效，请告诉我！
文档中大部分链接都是指向仓库内的文件或标记；涉及编程代码的链接会指向我的另一个仓库（Algorithm_for_Interview）

Reference

        <link href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/markdown_views-ea0013b516.css" rel="stylesheet">
            </div>
NLP算法面试必备！史上最全！PTMs：NLP预训练模型的全面总结.md
04-08
**预训练模型(Pre-trained Models,PTMs)**的出现将NLP带入了一个全新时代。2020年3月18日，**邱锡鹏老师**发表了**关于NLP预训练模型的综述《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey》**[[1\]](https://zhuanlan.zhihu.com/p/115014536#ref_1)，这是一篇**全面的综述**，**系统**地对PTMs进行了**归纳分类**。 知乎上发表的本文以此篇综述论文为主要参考，通过借鉴不同的归纳方法进行总结，同时也**整合**了专栏之前已经介绍过的《[nlp中的词向量对比](https://zhuanlan.zhihu.com/p/56382372)》和《[nlp中的预训练语言模型总结](https://zhuanlan.zhihu.com/p/76912493)》**两篇文章，以QA形式对PTMs进行全面总结归纳**。 本文是.md笔记档
【资源】NLP 算法工程师相关的面试题
zandaoguang的博客
11-15 3055
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要4分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者 | songyingxinhttps://github.com/songyin...
NLP 算法工程师面试问答-BasicAlgorithm
suli77的博客
02-24 721
NLP 算法工程师面试问答-BasicAlgorithm
NLP算法岗面试知识点总结
HAH--M的博客
05-04 5359
1、梯度下降做线性回归求解； 参数优化 ； 参数都初始化为0时有啥问题 ？ 2、多分类下softmax的损失函数；softmax交叉熵反向推到公式 3、self attention的公式 4、梯度消失、梯度爆炸的原因和解决方案 4.1 梯度消失和梯度爆炸的原因 反向传播算法中要对激活函数进行求导，如果此部分大于1，那么神经网络层数增多的时候，最终的求出的梯度更新将以指数形式增加，即发生梯度爆炸，如...
阅读笔记--NLP面试基础知识总结
HAH--M的博客
01-02 3233
如果我可以把今世的记忆带到以后，我会告诉我下一世的继任者去学数学。但是他可能又是一个不愿意学习的小傻瓜，或许三年级的时候还是会考各种0分。是呀，0分也是回忆，那时怎么会晓得走到现在，今后又晓得会去往何处。但是…，谁又会到全局最优解呢？我在这里，我不知道人生接下来会给我怎样的惊吓和惊喜，我现在处在的地方可能就是局部最优解吧！ 一、深度学习和机器学习的区别 数据相关性: 深度学习与传统机器学习最重要的区别是，随着数据量的增加，其性能也随之提高。当数据很小的时候，深度学习算法并不能很好地执行，这是因为深度学习.
算法/机器学习(Machine Learning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)面试笔记
07-03
校招/春招/秋招/算法/机器学习(Machine Learning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)/C/C++/Python/面试笔记
2018-2019 年校招春招秋招算法及机器学习等面试笔记（含 C/C++、Python、深度学习、NLP）
最新发布
08-10
2018至2019年的校招对于大学生来说是一段紧张而又充满机遇的时期，这一时期内，算法、机器学习、深度学习和自然语言处理等热门领域的面试竞争尤为激烈。随着人工智能技术的快速发展，对相关领域的专业人才需求日益...
算法机器学习深度学习(Deep Learning)自然语言处理(NLP)CC++Python面试笔记
09-30
本笔记《算法机器学习深度学习自然语言处理CC++Python面试笔记》正是为那些即将面临面试挑战的求职者准备的宝贵资料。它涵盖了多个与计算机科学领域相关的专业技能点，包括算法基础、机器学习原理、深度学习技术以及...
机器学习与深度学习：资料笔记、基础算法实现及多领域资源汇总（含 ML/CV/NLP/DM 等）
08-10
机器学习涵盖了许多子领域，包括但不限于计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和数据挖掘（DM）等。这些子领域在处理各自问题时有着不同的方法和算法，但它们都共享机器学习的基础理论和技术。 计算机视觉主要...
2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(Machine Learning)/深度学习(Deep Learning)
10-10
2018至2019年间，随着人工智能领域的蓬勃发展，尤其是在算法、机器学习、深度学习和自然语言处理这些细分领域，校园招聘市场掀起了一股技术热潮。企业和学术机构纷纷推出了各种招聘计划，包括春秋两季的校园招聘活动...
NLPer-Interview - NLP 算法工程师相关的面试题-python
06-18
NLPer-Interview - NLP 算法工程师相关的面试题
2024最新-NLP 算法工程师面试题宝典
07-19
1. 编程语言基础 该文件夹下主要记录 python 和 c++ 的一些语言细节， 毕竟这两大语言是主流，基本是都要会的，目前还在查缺补漏中。 C++面试题 Python 面试题 2. 数学基础 该文件夹下主要记录一些数学相关的知识，包括高数，线性代数，概率论与信息论， 老宋亲身经历，会问到， 目前尚在查缺补漏中。 概率论 高等数学 线性代数 信息论 3. 计算机基础理论知识 这部分内容一般不怎么考，因此，没有把重心放在上面，至少现在几乎没有遇到问这方面的， 有意思的是，投了阿里某部的NLP算法，居然来了个不懂NLP的来面，全程真的瞎聊，全是开发。 4. 机器学习基础 这部分已经开始进入正题了，事实证明，部分大厂会提及一些基础的机器学习算法知识，因此，这部分我觉得几个核心的模型是要会的。 机器学习项目流程 判别模型 vs 生成模型 频率派 vs 贝叶斯派 数据预处理 特征工程 特征工程-关联规 模型 - SVM 模型 - 聚类算法 模型 - 决策树 模型 - 逻辑回归 模型 - 朴素贝叶斯 模型 - 随机森林 模型 - 线性回归 5. 深度学习基础 这部分主要讲述深度学习方面的
NLP面试（一）
To be a better man
06-24 326
今天面试了两家公司，面的是自然语言处理算法工程实习生，也是我读研以来做算法相关的第一份实习。上午面的是阿博茨科技，下午面的是滴滴出行。 以下是面试题，其实都是基础，感觉自己确实要加强基础。 阿博茨： 1.逻辑回归属于线性分类器还是非线性分类器？ 2.朴素贝叶斯为什么朴素？ 3.介绍一下SVM核函数 4.决策树和随机森林的区别，随机森林“随机”体现在哪里？ 5.【开放题】使用正则表达式从简历中抽取姓名和邮箱 滴滴出行： 1.用两个栈实现一个队列操作，实现push、pop、len操作 2
nlp面试汇总
lzay的博客
10-28 6426
这些面试题是在各个平台上搜取的，方便大家面试的时候使用，主要偏向nlp方向 词向量 词向量平均法做分类的优劣势是什么？ 优势 词向量平均的方法做分类模型，主要的优势是模型简单 有参数模型，无参数模型都可以尝试使用，模型选择大 模型速度极快，训练的参数量少 在语句少的场景下，效果好 劣势 在语句长的长的场景下，效果会变的很差 语句长，分出的词多，词越多，信息量越杂，简单的做平均的话，重要的词的信息会在平均的过程中极大的被消弱，从而分类效果差 词向量的基础上如何做优化？ 映入一个新的向量，做attent
NLP 算法工程师面试问答-DeepLearningAlgorithm
suli77的博客
02-24 645
NLP 算法工程师面试问答-DeepLearningAlgorithm
面了 5 家知名企业的NLP算法岗(大模型方向)，被考倒了。。。。。
2201_75499313的博客
01-27 2226
最近技术群的一位同学，分享了他面试NLP算法工程师(大模型方向)的经历与经验。直呼太难了。。。。这位同学为了准备面试刷了 leetcode200-300 题左右，侧重刷高频hard题，同时准备了大量的大模型面试问题。面的公司地点均在上海，总共5家。
NLP算法面试必备！史上最全！PTMs：NLP预训练模型的全面总结
喜欢打酱油的老鸟
04-30 2934
预训练模型(Pre-trained Models,PTMs)的出现将NLP带入了一个全新时代。2020年3月18日，邱锡鹏老师发表了关于NLP预训练模型的综述《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey》[1]，这是一篇全面的综述，系统地对PTMs进行了归纳分类。 本文以此篇综述论文为主要参考，通过借鉴不同的归纳方法进...
字节跳动nlp算法工程师面试问题及答案，Camera Framework 架构了解下，关于网络优化你必须要知道的重点
2401_84024576的博客
04-05 1238
找到一套好的视频资料，紧跟大牛梳理好的知识框架进行学习。多练。（视频优势是互动感强，容易集中注意力）你不需要是天才，也不需要具备强悍的天赋，只要做到这两点，短期内成功的概率是非常高的。对于很多初中级Android工程师而言，想要提升技能，往往是自己摸索成长，不成体系的学习效果低效漫长且无助。
NLP面试知识汇总
qq_43935303的博客
09-17 1229
NLP面试知识汇总NLP面试知识汇总1. ngram模型2. word2vecSkip-gramCBOWword2vec训练trick知识补充 *霍夫曼树*hierarchical softmaxhierarchical \ softmaxhierarchical softmax 分层softmaxnegative samplingnegative \ samplingnegative sampling 负采样预训练模型问题BERT的输入和输出分别是什么？不考虑多头的
校招算法面试：机器学习与深度学习笔记
资源摘要信息:"***校招春招秋招算法机器学习(MachineLearning)深度学习(DeepLearning)自然语言处理(NLP)CC++Python面试笔记.zip" 本文档是关于计算机科学与技术领域内的重要知识点梳理，覆盖了算法、机器学习、深度...
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