机器学习面试经验总结

最新推荐文章于 2024-09-27 15:12:45 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/siegecat/article/details/52467844
本文深入探讨了机器学习中的关键优化方法，包括SVM的支持向量机理论及其推导，logistic回归原理，以及两种重要的优化手段——梯度法与牛顿法。梯度法通过平面逼近的方式实现局部最优解的寻找，而牛顿法则采用曲面逼近来提高优化效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

SVM及其推导必考
logistic回归

优化方法：
梯度法：用平面逼近局部
牛顿法：用曲面逼近局部

机器学习面试问题总结 | 贝叶斯网络
kay_545
05-22 1053
算法工程师面试问题，面试技巧，面经，面试问题
阿里面试——机器学习面试总结
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
10-13 579
项目主要是商汤无人车实习的项目，问我比baseline提升15个点，怎么来的。从数据迭代、backbone、模型修改几个层面上说了下。挑一两个有意思的优化说说，说了cascade、hdcnn的结构，为什么用这种结构。项目中出现什么情况，怎么解决的？主要就是说小目标检测的解决方案。对caffe源码熟悉程度。（我扯了扯源码的底层设计模式，数据流怎么流的，如何添加新层、cuda代码的细节）开放题给了一个情景，如何训练模型、调优。（题目很空，主要考察你对深度学习的理解）
2016校招百度美团360机器学习岗面试经历
MachineLP的专栏
03-14 4791
今天下午在教室自习，顺便还投了一些公司，准备笔试面试，突然接到百度hr的电话，顺利拿到offer。期间，我有点屌丝地反复问她这个offer是确定的吧，不会被取消吧，因为前几天看到百度缩招的消息，哈哈，hr跟我确定这个offer不会变，就等着签三方了。lz是硕士，属于计算机相关专业，无实习经历。 关于机器学习岗的面经比较少，本着回报牛客网的目的，决定写写面经。 =======
机器学习算法工程师面试经历
优快云297904380的博客
02-24 4293
以下内容不分公司，只分知识点 （1）：基础知识 基础知识包括最优化，线性代数，高数，概率论，个人以为，在面试之前复习一遍，然后争取能把每个算法都能推导一遍就可以，比如各种分布，还有一二阶等等优化算法。 （2）：编程题 leetcode建议刷一遍，数据结构的基础知识一定要好，如果面试官问你堆排序你写不出来，我觉得这个可能是致命伤 （3）：机器学习算法 常见的机器学...
百度机器学习岗位面试经验总结
doudou516868的专栏
06-16 1838
面试的岗位是商务搜索部 百度（机器学习——一面）这次这个面试官表述不清楚、所以一定要正确的理解题意 首先叙述一下项目经验（网页结构分析、网页正文抽取、布隆过滤器）叙述推荐系统（隐语义模型、SVD、梯度下降）C++中栈中对象的删除、Stl的基础知识 （应该是考察stl的内存分配机制）                                                    
机器学习面试题目分享面试经验分享 机器学习算法工程师深度学习 经典问题
qq_46187594的博客
09-04 2039
1.precision和recall的定义和公式； 2.不平衡数据集的适用指标有哪些； 3.AUC、ROC的定义、实际意义、画法； 4.画ROC曲线，依照曲线上某点解释意义； 5.除了修改mercy，还可以用哪些方法来处理不平衡数据集； 6.写贝叶斯公式，解释先验、似然、后验； 7.写vc dimension的公式，解释其意义、作用； 8.简单介绍神经网络和CNN，介绍一下CNN对NN的改进之处； 9.介绍inception、VGG、Resnet； 10.为什么VGG要使用小的kernel代替大kernel
机器学习面试要点总结
飘过的春风
03-19 1304
1、说到xgboost，不得不说gbdt。gbdt详细说明见下面这篇文章。   https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7744987.html   2、逻辑回归面试经常问的问题   http://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html   3、如何快速的构建用户画像  http://www.cnblogs...
机器学习面试总结
03-08
机器学习面试中常见的知识点涵盖了机器学习的基础理论、算法、应用场景、模型评估和优化等多个方面。以下是根据给定文件内容总结的一些关键知识点： 1. 自我介绍和项目介绍：面试者应该准备简洁明了的自我介绍，并...
算法工程师-机器学习面试题总结
04-20
1-1 简述解决一个机器学习问题时，你的流程是怎样的？ 1-2 损失函数是什么，如何定义合理的损失函数？ 1-3 回归模型和分类模型常用损失函数有哪些？各有什么优缺点 1-4 什么是结构误差和经验误差？训练模型的...
机器学习类面试问题与思路总结
07-15
机器学习类面试问题与思路总结，旨在帮助应聘者理解面试官通常会问到的问题类型，以及如何准备这些问题的答案。下面将从几个方面来详细阐述这些知识点。 首先，机器学习和大数据相关岗位的职责可以大致分为三类：...
机器学习笔试面试超详细总结（一）
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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 ...
机器学习面试题 （一）
weixin_42010722的博客
08-08 1789
机器学习面试题1.机器学习项目流程详细1.1定位数学问题1.2获取数据1.3特征预处理与特征选择1.4训练模型与调优1.5模型判定1.6模型集成1.7上线测试2.有监督学习和无监督学习的区别2.1监督学习2.2无监督学习2.3常用算法3.数据归一化处理的作用4.不需要做归一化处理的算法有哪些5.介绍一下逻辑回归LR6.逻辑回归与线性回归的区别与联系7.正则化的含义7.1线性回归拟合问题7.2逻辑回归拟合问题 1.机器学习项目流程详细 1.1定位数学问题 首先进行机器学习项目时，需要对自己的训练目标进行明确定
机器学习面试全攻略:如何准备并通过技术面试
最新发布
2401_87458718的博客
09-27 1381
机器学习面试涵盖了多个方面,需要全面系统的准备。通过本文的介绍,相信大家对机器学习面试已经有了清晰的认识。只要做好充分准备,相信你一定能在面试中脱颖而出,获得理想的工作机会。祝各位面试顺利,前程似锦!文章链接：www.dongaigc.com/a/machine-learning-interview-guide。
机器学习算法工程师面试总结（基于个人简历自用）
chhandsome的博客
02-17 1099
数据挖掘工程师机器学习面试题
史上最全的机器学习深度学习面经总结
weixin_46838716的博客
06-11 4428
史上最全的机器学习深度学习面经总结
算法工程师（机器学习）面试经验谈：以个性化推荐算法为例
08-31
机器学习算法，推荐算法工程师面试指导视频教程，该课程基于推荐算法展开，首先带大家一起回顾下推荐算法的概念、发展和学术界的最新进展，然后跟大家聊一下推荐算法的应用案例及场景并指导算法工程师的面试。
机器学习岗位的面试准备——总结1
sqiu_11的博客
07-04 1万+
之前还想看完再自己总结，后来发现高估自己了，信息量太大，直接给参考链接： 1、如何准备机器学习工程师的面试 ？ 内容过于丰富导致感觉自己就是个文盲，套用总结公式： 数据结构算法水题+常用机器学习算法推导+模型调优细节+业务认识 每一个都很重要，尤其是最后一个，最后给出算法工程师的特质，可以写在简历上：善于对事物深入思考 2、写给准备参加秋招的学弟学妹们~一定要来看哦~
一线互联网公司机器学习岗位面试经验
我很帅的专栏
10-21 1万+
从9月18号开始投实习简历到10月21号，差不多一个月的时间，面了三个互联网公司，有研发岗和算法岗，有的拿到了internship， 也有的被惨虐；会有面试通过的惊喜，也有一轮游的不甘；对结果的无法控制和等待过程中的焦虑，更会有对自身的不自信，相信每个面试的人都经历过，但无论如何实习这件事算是过去了，希望自己在接下来的路依旧不卑不亢，努力前行。
机器学习面试问题集（2018-3-13更新）
07-30 2万+
http://blog.youkuaiyun.com/u011239443/article/details/76360294 1 基础概念 1.1 熵、联合熵、条件熵、交叉熵与相对熵的意义？ 1.2 归一化方法？ 1、线性函数归一化(Min-Max scaling) 线性函数将原始数据线性化的方法转换到[0 1]的范围，归一化公式如下： 2、0均值标准化(Z-score sta...
机器学习面试题库：24份精选试题大总结
资源摘要信息:"机器学习面试试题总结.rar" 是一份包含了24份机器学习面试题目的集合，经过精心整理和总结，力求为准备机器学习职位的求职者提供最全面和最精华的面试资源。这份资料的编制者投入了3天的时间，汇集了...
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