福州某上市游戏公司面试试题

最新推荐文章于 2022-06-28 15:27:16 发布
最新推荐文章于 2022-06-28 15:27:16 发布
阅读量429 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： python高级编程|工具封装
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_32393347/article/details/97231667
本文列举了福州某上市游戏公司的面试试题，涉及机器学习、数据挖掘、数据库、Python编程、SQL查询等多个方面，通过试题解析帮助理解相关概念和技术。

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

文章目录

福州某上市游戏公司面试试题

  1. 以下哪个不属于过拟合解决方式（B）
    A. bagging/boosting
    B. batch normalization
    C. L2范式
    D. cross validation

  2. 下列有关bagging和boosting的选项哪个正确（C）
    A. boosting中每轮训练，各个弱分类器重新有放回筛选训练样本
    B. bagging在训练中样本的权重保持一致
    C. bagging训练中各弱分类器可以并行训练
    D. bagging中每个分类器权重一致

  3. 下列关于LDA(Latent Dirichlet Allocation) 描述中错误的是（A）
    A. 每个文档都表示为词汇的dirichlet分布
    B. 每个主题都表示为词汇的dirichlet分布
    C. 每个文档都表示为主题的dirichlet分布
    D. 求解LDA模型常用Gibbs采样

  4. 关于batch gradient descent, mini-batch gradient descent, stochastic gradient descent，下列叙述错误的是（D）
    A. BGD得到全局最优解
    B. MBGD既不会太容易震荡，又不容易陷入局部最优解
    C. SGD训练速度快，但易产生震荡
    D. 并发最易实现的是BGD

  5. 以下哪些分类器是线性分类器（A）
    A. 朴素贝叶斯
    B. SVM

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
集成学习算法总结----Boosting和Bagging
哆啦A梦的博客
07-05 2万+
1、集成学习概述1.1 集成学习概述集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是很高。目前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要是随机森林。1.2 集成学习的主要思想 集成学习的主要思想是利用一定的手段学习出多个分类器，而且这多个分类器要求
网易互娱2020校招游戏研发笔试题
Coding
09-18 5886
网易互娱游戏研发笔试题 第一题：判断一个数的二进制是否为回文串(AC) 方法一：存成数组之后比较 #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; int t,x,cnt; int num[111]; int m...
人工智能知识全面讲解：Boosting族算法
Lee达森的博客
06-28 7220
9.2.1 Boosting是什么Boosting是一类算法的统称，翻译成中文为“自适应”算法，它们的主要 特点是使用一组弱分类器通过“迭代更新”的方式构造一个强分类器。在每轮 迭代中会在训练集上产生一个新的弱分类器，然后使用该弱分类器对所有样本 进行分类，从而评估每个样本的重要性。从中文名可以看出来，Boosting算法 的每轮学习都会根据数据调整参数，不断提升模型的准确率。 Boosting算法的工作机制如图9-3所示。它首先基于训练样本生成一个弱 学习器，然后基于弱学习器的表现调整样本分布，即增加错误
【AI测试】机器学习项目的测试，算法测试
sanmi8276的博客
12-11 3962
目录 一、算法测试 1、模型评估 2、鲁棒性 (robustness) 3、模型安全 4、响应速度 二、业务测试 三、白盒测试 四、模型监控 五、算法测试学习入门 一、算法测试 1、模型评估 如何评估模型？可以通过泛化能力。泛化能力指的是学习方法对未知数据的预测能力。就好比运动员平时都是在训练场进行训练，而评估运动员的真实实力要看在大赛中的表现。我们实际希望的，是在新样本上能表现得很好的学习器，为了达到这个目的，应该从训练样本中尽可能推演出适用于所有潜在样本的“普通规律”，这..
【机器学习】(周志华--西瓜书) 真正例率（TPR）、假正例率（FPR）与查准率（P）、查全率（R）
发现问题，解决问题。
04-12 1万+
Q:试述真正例率（TPR）、假正例率（FPR）与查准率（P）、查全率（R）之间的联系。 查全率: 真实正例被预测为正例的比例 真正例率: 真实正例被预测为正例的比例 显然查全率与真正例率是相等的。 查准率:预测为正例的实例中真实正例的比例 假正例率: 真实反例被预测为正例的比例 两者并没有直接的数值关系。 敏感度，召回率，命中率或真实阳性率（TPR） 特异性，选择性或真阴...
数据分析真题日刷 | 招商银行信用卡中心2019秋招IT笔试（数据挖掘方向第二批）
是圣洁呀✨
07-25 3万+
「数据分析真题日刷」系列第10篇 —— 招商银行信用卡中心2019秋招IT笔试（数据挖掘方向第二批）
【面试】麻将胡牌【字节跳动】【游戏规则】【递归】
weixin_41888257的博客
07-18 1899
【字节跳动实习面试 2019-01-07】 一、题目描述 给定长度为14的整型数组，判断是否胡牌2 + 3*4 dd + (abc or aaa) * 4 范围 1～9之间代表数字1～9 形如 111 222 333 456 77 返回True 形如 111 223 345 67 999 返回True 形如 111 222 333 457 99 返回False 二、解题思路 把规则拆分开，分开讨论，不可能一个式子包括所有情况的 from collections import Counter def
查准率，查全率，真正例率，假正例率
To be a better man
10-31 4647
本篇对他们的定义不做深入探究，主要是用来对比方便记忆。 正例 反例 正例 TP TN 反例 FP FN 查准率：P=TPTP+FPP = \frac{TP}{TP + FP}P=TP+FPTP​ 准不准，竖相加 查全率：R=TPTP+TNR = \frac{TP}{TP + TN}R=TP+TNTP​ 全不全，横向加 正例率 : TPR=TPTP+FNTPR =...
2017 Python最新面试题及答案16道题
weixin_30467087的博客
03-30 1812
1.Python是如何进行内存管理的？ 答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制 一、对象的引用计数机制 Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。 引用计数增加的情况： 1，一个对象分配一个新名称 2，将其放入一个容器中（如列表、元组或字典） 引用计数减少的情况： 1，使用del语句对对象别名显示的...
游戏开发者面试题
Li_soso的专栏
01-28 867
游戏开发者面试题 游戏经验          请简述你在对应平台上所接触的游戏，对其中1-2款对你影响最大的游戏做简要的分析和评价。 *请根据实际情况选择作答 TV-Game：SQUARE公司的FF8。这是我接触到的最让我震撼的一款RPG游戏，在当时的条件下，电影般梦幻的效果实在令人倾倒。感人的剧情，特殊的双线游戏进程，绝美的CG动画，8头身的人物模型，都一改玩家对RPG游
游戏面试问题
weixin_33769125的博客
05-09 166
一 C++ 1 基本数据类型大小（short，long，double） 2 模板（可选） 3 指针和引用 4 标准库：各种容器的区别和应用场合(性能考虑) 5 MFC消息处理方式，简单的按钮使用   二 DX 1 固定管线渲染流程 2 资源使用方式(USAGE,POOL,LOCK) 3 VS，PS，HLSL 4 纹理采样和寻址方式 5 多重纹理混合方式 6 dds的使用 ...
主题模型TopicModel：隐含狄利克雷分布LDA
热门推荐
皮皮blog
01-12 5万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/42649657主题模型LDA简介隐含狄利克雷分布简称LDA(Latent Dirichlet allocation)，是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。同时它是一种无监督学习算法，在训练时不需要手工标注的训练集，需要的仅仅是文档集以及指定主题的数量k即可。此外LDA的
数据挖掘/算法工程/计算机视觉之offer刷题 (二)
一个偏差幸存者
03-08 572
数据挖掘/算法工程/计算机视觉之offer刷题 (二) 1. 无约束最优化算法 随机梯度法，牛顿法，共轭梯度法，拟牛顿法（包括DFP，BFGS，L-BFGS） 2. 生成式模型 or 判别式模型 生成式模型： 判别式分析 朴素贝叶斯 K近邻(KNN) 混合高斯模型 隐马尔科夫模型(HMM) 贝叶斯网络 Sigmoid Belief Networks 马尔科夫随机场(Markov Random F...
Unity3d高频率面试题目（选择题）
weixin_34399060的博客
07-13 1164
Material（材质球） 【选择（多选或者单选）】 在Unity中，材质（Materials）主要是用来把（）贴到游戏对象上。（AB） A Mesh B Particle Renderers C Texture D Color 2.判断题：在 Unity 中，若修改了材质（ Material ）的颜色，...
unity常见面试题
正版游戏的受害者的博客
09-03 9877
1. 游戏对象 问题：游戏对象消失三种方法的区别？（enabled／Destroy／active） gameObject.renderer.enabled=fasle 是控制一个物体是否在屏幕上渲染或显示 而物体实际还是存在的 只是想当于隐身 而物体本身的碰撞体还依然存在的 GameObject.Destroy() 表示移除物体或物体上的组件 代表销毁该物体 实际上该物体的内存并没有立即释放 ...
[Unity3D]上海某大型游戏公司的基础面试题
weixin_30675247的博客
03-09 286
一个小老乡跟我聊到去上海某大公司的基础面试题，面试结果不尽如人意，但还是分享了下面试的试题，刚刚第一次录制视频，给某人讲课，我感觉讲的还算比较耐心，但发现一些新手入门学习的弊端，可能是很普遍的现象，这也验证了我之前所说的，看视频学习的效果有时候并不是很好，锻炼少，看着老师写感觉我“懂”了，但实际并没有真真掌握，这里不是特指批评某人，希望某人不要介意！1、容易满足，易浮躁，所谓“满瓶不动，半瓶摇”，...
面试知识点总结
03-13 4270
霍夫变换 知识点：图像空间的一条线，对应于参数空间的一个点，参数空间的一个点，对应于原始空间的一条线， 通过将原始空间的线段进行转换，如果在参数空间聚集点，即可以认为原空间存在线段 ...
网易游戏2020研发笔试题
一枝韩独秀的博客
08-11 2225
（1）大概是对一个序列中统计每个数的二进制的位数1个数，并对其按1的个数归类，输出总共有几类 #include<iostream> #include<set> #include<vector> using namespace std; int getCount(long& num){ int cnt = 0; while(num){ ...
LDA(Lanton Dirichlet Allocation)浅显理解0.1
王谦的专栏
12-30 1589
这一段时间在看LDA主题模型，这里说一下我对LDA的理解，抛开复杂的数学、概率论、机器机器学习算法，只说思路，其他内容以后再更加详细的写。
福州某工程施工组织设计方案
标题“房建工程施工组织设计-福州某工程施工组织设计方案”和描述“房建工程施工组织设计-福州某工程施工组织设计方案”指向了同一文件内容，该文件为福州某工程项目的施工组织设计方案。虽然这里并未提供具体的内容...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI拉呱

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值