一番星汇总的大厂面试经验分享第二弹

一番星汇总的大厂面试经验分享第二弹

原创 一番星 ChallengeHub 

前言

 

大家好,这里是一番星的大厂面试经验分享第二弹,平时没事的时候,喜欢写一些自己的学习经验汇总,方便自己理解与后面的复盘,当然分享出来能帮助到一些同学,就更好啦!其实,面试中,目前主流模型虽然很重要,但是一旦简历中写了熟悉传统机器学习相关方法原理,可能会被面试官持续深挖下去,下面的面试就是这种情况。

 

 

百度机器学习-1面-现场

 

1.项目中用到了聚类?能手写一下Kmeans吗?

2.能够详细讲解Trie树吗?

3.随机森林了解吗?Bagging和Boosting原理和区别了解吗?说一下。

A:

RF的话,如果有一个特征和标签特别强相关。选择划分特征时,如果不随机的从所用特征中随机取一些特征的话,那么每一次那个强相关特征都会被选取。那么每个数都会是一样的。这就是随机森林随机选取一些特征的作用,让某些树,不选这个强相关特征。

4.为什么损失函数要有个负号?

A:

(1)这是因为要应用梯度下降法,引入的。不加负号也可以,梯度上升法。这都是一样的。

(2)梯度上升算法用来求函数的最大值,而梯度下降法用来求函数的极小值。

 

 

百度机器学习-2面-现场

 

1.你如何理解线性分类器和非线性分类器,有什么区别,分别应用什么场景呢

A::一图便知晓

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2.业务场景属于样本不平衡的如何解决呢?

A: 一图便知晓

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3.我看你项目说了很多树模型,能说一下GBDT和传统Boosting、RF、XGBoost的区别吗?

A: 这里给大家汇总了具体区别,其实这里还是经常问的,如果你的简历写了,几乎是必问点,所以建议大家面试前还是准备充分各种树模型的具体原理和区别。

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4.卷积神经网络用到了池化层,清楚pooling的反向传播具体方式吗

A: 一图便知晓

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三星研究所机器学习-1、2面-现场

 

由于两场面试是连着进行的,这里就一起汇总了

1.Python如何定义一个私有变量?

A::

python是不含有 private关键字的,因此在定义私有变量时,只需要在变量的前面加上双横杠 (例如:__name)即可;

访问test.__name、 test.__value是禁止的;

那么我们应该怎么访问呢:

test.set_name('小张')

test.get_name()

即可打印出“小张”

property是一个装饰器,有了它,我们就可以像 C#里的语法糖那样方便的对对象的私有属性进行访问。

2.Java hashmap和hashtable区别?

A:

HashMap和 Hashtable都实现了 Map接口,但决定用哪一个之前先要弄清楚它们之间的分别。主要的区别有:线程安全性,同步 (synchronization),以及速度。

(1)HashMap几乎可以等价于 Hashtable,除了 HashMap是非 synchronized的,并可以接受 null(HashMap可以接受为 null的键值 (key)和值 (value),而 Hashtable则不行)。

(2)HashMap是非 synchronized,而 Hashtable是 synchronized,这意味着 Hashtable是线程安全的,多个线程可以共享一个 Hashtable;而如果没有正确的同步的话多个线程是不能共享 HashMap的。Java 5提供了 ConcurrentHashMap,它是HashTable的替代,比 HashTable的扩展性更好。

(3)另一个区别是 HashMap的迭代器 (Iterator)是 fail-fast迭代器,而 Hashtable的enumerator迭代器不是 fail-fast的。所以当有其它线程改变了 HashMap的结构(增加或者移除元素),将会抛出ConcurrentModificationException,但迭代器本身的 remove()方法移除元素则不会抛出 Concurren ModificationException异常。但这并不是一个一定发生的行为,要看 JVM。这条同样也是 Enumeration和 Iterator的区别。

(4)由于 Hashtable是线程安全的也是 synchronized,所以在单线程环境下它比HashMap要慢。如果你不需要同步,只需要单一线程,那么使用 HashMap性能要好过Hashtable。

(5)HashMap不能保证随着时间的推移 Map中的元素次序是不变的。

 

3.Java多线程start和run方法的区别?

4.高斯核可以映射到多少维?

A::一图便知晓

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5.然后就被接着问,那么如何去选择核函数呢?

A: 一图便知晓

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6.了解过FM模型吗?

7.了解过集成学习吧,为什么说bagging是减少variance,而boosting是减少bias?

A::一图便知晓

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8.生成模型和判别模型了解吗,能举例有什么模型吗,然后说一下有什么区别?

A: 一图便知晓

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