百度机器学习面试

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百度面试——机器学习 自我介绍英特尔实习SVM 输入用了什么特征SVM 原理，手推防止过拟合的方法L1、L2 正则化，区别dropout，原理数据增强决策树剪枝集成方法，随机森林什么情况下可以用核函数手撕：链表找环起点有没有自己调过什么模型。 阅读详情

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百度面试——机器学习实习 1、xgboost和gbdt的区别？这方面问的很细，比如说xgboost可以并行加速是怎么进行的，每次分裂叶子节点是怎么决定特征和分裂点的。2、LR手推，包括极大似然的概念，为什么极大似然的时候可以相乘，满足独立同分布？然后梯度下降更新权值，这里我自己自作主张的说了下mini-batch 梯度下降，SGD等，说手写过这里的代码，想展示下自己。3、结合项目，讲下怎么进行特征选择，特征工程方面，比如说非数值型怎么处理，one-hot后维度高怎么。问你用的xgboost也许要对特征进行标准化吗？ 阅读详情

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告别瞎猜！用通达信L2资金流向函数，手把手教你识别主力动向（附实战公式）

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蓝牙模块HM-10手册

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面试百度的机器学习算法，也不过如此

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2016校招百度美团360机器学习岗面试经历

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《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

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昨天去面试百度的机器学习岗位，基本上从头到尾就在探讨K-means的一些问题。可惜之前我也几乎不用K-means，只了解K-means的大概思路，没有深究过其中的两个重要问题：一是初始点的选择；二是K值的选择。当时被问到这个问题头炸了，然后面试官就说，那你就在你没看过的情况下想想这两个问题应该怎么解决。就这两个问题跟面试官探讨了有三十多分钟。后来回来搜了一下答案，感觉自己当时答的还可以吧。不过感觉还

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下面就说说遇到的问题！ 第一个题目是给出一个链表，使用归并排序的方法排投的是百度的机器学习岗，此次面试是本人的处女面，被面的一趟糊涂，很郁闷，瞬间觉得自己好菜啊！ 序，归并要求递归 第二个题目是大学时候概率里面的题，都忘了 抛一个硬币，正面朝上的概率是q，反面朝上的概率是1-q，求出现正面时，抛硬币的次数？ 第三个是一个大题，四个小问题，但是只记得里面涉及到了一个随机梯度下降算法。

u011082031的专栏 1511
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