机器学习面试题

最新推荐文章于 2022-10-21 00:29:14 发布

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本文涵盖机器学习的基础概念如欠拟合与过拟合及其解决办法，介绍L1、L2正则化方法，并深入探讨集成学习技术包括AdaBoost、GBDT、Stacking及XGBoost等。同时涉及模型评估指标如F1分数、ROC曲线，以及常见的距离度量方法如欧氏距离和余弦相似度。

欠拟合，过拟合及其解决方法、L1、L2 点击打开链接

训练数据不均衡点击打开链接

模型评价指标分F1 ROC点击打开链接 roc补充点击打开链接

集成学习总结点击打开链接

adaboost点击打开链接 GBDT点击打开链接

stacking 点击打开链接

xgboost 点击打开链接点击打开链接

sigmoid和softmax 点击打开链接

逻辑回归推导点击打开链接梯度下降点击打开链接逻辑回归的梯度下降点击打开链接

欧氏距离余弦距离点击打开链接点击打开链接

kmeans点击打开链接

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机器学习面试题总结，the summary of machine learning questions

08-18

机器学习面试题.pdf

07-15

机器学习面试中通常会询问这些基本概念，以评估面试者的理论知识和实际应用能力。有监督学习与无监督学习的对比是基础知识点。有监督学习需要标记的数据集来训练模型，其目的在于学习一个映射，以便模型能够预测新...

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阿里面试——机器学习岗四个面试案例

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10-21

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自我介绍，还是讲的太快TT我呼吸声音太大了CTR 人群提升是否感兴趣？问解决机器学习的步骤？数据清洗-数据变换-训练模型-评估模型（过拟合欠拟合，PR ROC……）感觉自己说的太磨叽了，那边一直嗯嗯嗯，感觉我有点唠叨？特征变换做什么？特征处理？讲了PCA假设只是做特征工程呢？比如归一化？讲了归一化标准化有哪些算法需要归一化？树形不需要为啥？树形对具体值不敏感？监督学习 GBDT讲了GBDT与XGBoost区别那为什么XGBoost泰勒展开？不知道。

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清平乐的技术专栏

12-15

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1.什么是机器学习 机器学习是为了应对系统程序设计，属于计算机科学类的学科，它能根据经验进行自动学习和提高。例如：一个由程序操纵的机器人，它能根据从传感器搜集到的数据，完成一系列的任务和工作。它能根据数据自动地学习应用程序。 2.机器学习和数据挖掘的区别 机器学习是指在没有明确的程序指令的情况下，给予计算机学习能力，使它能自主的学习、设计和扩展相关算法。数据挖掘则是一种从非结构化数据里面提取知识或...

阿里巴巴四轮算法面试经验

11-10

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作者：maycbj✨～https://www.nowcoder.com/discuss/2167971面(1h10min) - 电面约定电面晚上8点半(阿里是加班到9、10点的节奏？）自我介绍：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...

阿里面试经验总结整理2——机器学习算法工程师

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

09-04

814

4.SVM和Logistic Regression对比：首先我介绍了下logistics regression的过程，就是把y=wx+b的结果放到sigmoid函数里，把sigmoid作为一个分类器，这样做的原因是sigmoid函数能把所有范围的值域控制在（0，1）区间内，然后我们把0.5作为一个分类的阈值，大于0.5的作为正类，小于0.5的作为负类。知道排序中的稳定性吗？但是，对key进行hash的时候，不同的key可能hash出来的结果是一样的，尤其是数据量增多的时候，这个问题叫做哈希冲突。

机器学习常见面试问题（一）

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03-15

1万+

All about ML.

人工智能机器学习面试题

最新发布

07-18

适用于人工智能领域找工作的人，尤其是一些自己学习的、感觉学的不系统的或者学习人工智能的在校生，尤其是近几年工作不好找了，实习经验不多的就需要多扩充一下基础知识另外如果有其它需要可以提一下，可以的给个...

阿里巴巴(菜鸟) - 算法工程师(机器学习)提前批笔试面试总结

沈春旭的博客

11-01

2万+

前面一直在准备出国留学申请，中间投递了华为、腾讯、阿里三家公司。幸运的是拿到了华为多媒体算法岗，腾讯机器学习算法岗，阿里巴巴菜鸟物流算法岗。接下来将投入到论文发表、计算机名校申请中。 Attention1：本文是博主准备阿里秋招的笔记内容。 Attention2：本文只为了记录自己的经历，不适用金字塔层级的大神、大佬。 1.申请职位描述阿里巴巴-菜鸟物流：算法工程师(机器学习) 其...

阿里2019年实习春招算法机器学习笔试编程题及解答

skj1995的博客

04-13

3449

编程题有两道，我在这里写出自己的基础解法以供参考，有优化的地方的话请指正。第一道：班上同学聚餐吃火锅，一锅煮了的M（1<=M<=50）个鱼丸和N（1<=N<=50）个肉丸，现欲将M个鱼丸和N个肉丸分到K（1<=K<=50）个碗中，允许有空碗，鱼丸和肉丸不允许混在同一个碗里，问共有多少种装法。假设碗足够大，能装50个鱼丸或者50个肉丸，碗之间也没有区别，因...

机器学习实习生面试总结(阿里腾讯等)

lotus

07-26

4637

转自:https://blog.youkuaiyun.com/Gavin__Zhou/article/details/71075217 如果侵权，联系版主删除。以下均为大佬面试原文，与我无关，最近在准备实习生面试，转载了解一下套路。今年来一直在找暑期实习，现在基本已经确定了，前后历经差不多2个月吧，发现了很多自己的缺点，同时也希望写出来供需要的人参考了解先说下我自己的情况吧，决定去腾讯TEG的机...

机器学习面试问题10

传播AI技术，共创智能世界

07-30

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线性分类器与非线性分类器

面试了8家公司，他们问了我这些机器学习题目……

大数据

04-25

2480

导读：今年年初以来，作者一直在印度找数据科学、机器学习以及深度学习领域的工作。在找工作的这三十四天里，他面试了8到10家公司，其中也包括初创公司、基于服务的公司以及基于产...

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41 Essential Machine Learning Interview Questions (with answers) 一、算法理论 Q1: 什么是偏倚（bias）、方差（variable）均衡？偏倚指的是模型预测值与真实值的差异，是由使用的学习算法的某些错误或过于简单的假设造成的误差。它会导致模型欠拟合，很难有高的预测准确率。方差指的是不同训练数据训练的模型的预测值之间的差

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不曾走远的博客

08-28

5120

打算每天抽点时间出来，整理1-2题重在持之以恒。 2018.8.28 1.LR为什么用sigmoid函数。这个函数有什么优点和缺点？为什么不用其他函数？ LR 面试常见问题感觉这个有点难，自己也百度了一下，很多的解释都是以结果为导向，逆着推，利用sigmoid函数的优点来进行解释，总给人的感觉是以结果推结果，这个先放下，等以后深究后，再回来写。 PS：自己写的以下是 ...

不容错过的50道机器学习面试题及答案

jiede1的博客

03-04

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转载自http://www.ppvke.com/Blog/archives/381751.什么是机器学习机器学习是为了应对系统程序设计，属于计算机科学类的学科，它能根据经验进行自动学习和提高。例如：一个由程序操纵的机器人，它能根据从传感器搜集到的数据，完成一系列的任务和工作。它能根据数据自动地学习应用程序。2.机器学习与数据挖掘的区别机器语言是指在没有明确的程序指令的情况下，给予计算机学习能力，使它

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05-22

388

1、L1范式和L2方式的区别（1）L1范式是对应参数向量绝对值之和（2）L1范式具有稀疏性（3）L1范式可以用来作为特征选择，并且可解释性较强（这里的原理是在实际Loss function中都需要求最小值，根据L1的定义可知L1最小值只有0，故可以通过这种方式来进行特征选择）（4）L2范式是对应参数向量的平方和，再求平方根（5）L2范式是为了防止机器学习的过拟合，提升...