机器学习面试
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[转载] 机器学习面试之算法思想简单梳理
本文转载自tornadomeet博客,它是一篇非常好的归纳机器学习的文章.内容包括：朴素贝叶斯、决策树、Logistic回归、KNN、SVM、Boosting、LDA、Apriori等,这样一篇优秀的文章不得不让我转载记录.感谢作者~ 原文链接：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 找工作时（IT行业），除
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习笔记 - 机器学习基础面试题一
1. 机器学习有哪些不同类型？ 监督学习：模型根据过去或标记的数据做出预测或决策。例如，股票市场价格的预测。 无监督学习：没有标记数据。模型可以识别输
日期 2023-06-12 10:48:40
Interview：算法岗位面试—10.11下午—上海某公司算法岗位(偏机器学习，互联网数字行业)技术面试考点之XGBoost的特点、python的可变不可变的数据类型、赋值浅拷贝深拷贝区别
ML岗位面试：10.11下午—上海某公司算法岗位(偏机器学习，互联网数字行业)技术面试考点之XGBoost的特点、python的可变不可变的数据类型、赋值浅拷贝深拷贝区别 Interview：算法岗位面试—10.11下午—上海某公司算法岗位(偏机器学习，互联网数字行业)技术面试考点之XGBoost的
日期 2023-06-12 10:48:40
Interview：算法岗位面试—10.23下午—上海某科技公司算法岗位(偏机器学习算法，上市)技术面试之比赛积累、项目经验、个人未来发展
Interview：算法岗位面试—10.23下午—上海某科技公司算法岗位(偏机器学习算法，上市)技术面试之比赛积累、项目经验、个人未来发展 导读：该面试，是线上笔试通过之后，邀约的面试。整个面试过程比较长，问了很多问题，比如
日期 2023-06-12 10:48:403w+深度盘点：机器学习面试知识点梳理！
大家好，今天我来梳理一下机器学习、算法、数据挖掘等岗位面试时必备的知识点，欢迎收藏学习，喜欢点赞支持。 机器学习主要分为监督学习和无监督学习。 有监督学习：对具有标
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习面试之算法思想简单梳理
原址 前言： 找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位&#x
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习/人工智能的笔试面试题目——SVM相关
目录 1.LR和SVM的联系？ 2.LR和SVM的区别 3.LR和SVM什么时候用？ 4.LR和SVM如何处理多分类问题？
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习/人工智能的笔试面试题目——CNN相关问题总结
目录 1.梯度消失和梯度膨胀的原因是什么？ 2.简述CNN的工作原理？
日期 2023-06-12 10:48:40人工智能、深度学习、机器学习常见面试题321~324
目录 321.什么是XLNet？ 322.自回归语言模型（Autoregressive LM） 323.自编码语言模型（Autoencoder LM） 324.XLNet与BERT比较
日期 2023-06-12 10:48:40人工智能、深度学习、机器学习常见面试题261~280
目录 261.常见的几种最优化方法 262.主成分分析（PCA） 263.降维的必要性 264.降维的目的
日期 2023-06-12 10:48:40
人工智能、深度学习、机器学习常见面试题221~240
目录 221.什么是逻辑回归？ 222.什么是Sigmoid函数？ 223.损失函数是什么？ 224.逻辑回归有什么优点？
日期 2023-06-12 10:48:40人工智能、深度学习、机器学习常见面试题83~100
目录 83.神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize 84.反向传播 85.关于深度学习中卷积核操作 86.池化（Pooling）
日期 2023-06-12 10:48:40人工智能、深度学习、机器学习常见面试题01~20
目录 1.有监督学习和无监督学习的区别 2.正则化 3.过拟合
日期 2023-06-12 10:48:40字节跳动—— 机器学习面试岗位
目录 一面 二面 HR面 一面 1.自我介绍，项目介绍 2.lightgbm GBDT xgb，问的超级细，可能持续了7 8分钟，XGB残差怎么用一次和二次梯度求，分裂点怎么求，思想原理是什么。XGB实际使用中重要的超参数，你们比赛中用的目标函数是什么，为什么lightgbm速度更快，其并行计算如何实现（这点没回
日期 2023-06-12 10:48:40阿里面试——机器学习岗四个面试案例
目录 面试案例1 面试案例2 一面 二面 三面 面试案例3 一面 二
日期 2023-06-12 10:48:40深度学习机器学习面试题汇——模型优化，轻量化，模型压缩
深度学习机器学习面试题汇——模型优化，轻量化，模型压缩 提示：互联网大厂可能考的面试题 若CNN网络很庞大，在手机上运行效率不高，对应模型压缩方法有
日期 2023-06-12 10:48:40深度学习机器学习面试题——损失函数
深度学习机器学习面试题——损失函数 提示：重要的深度学习机器学习面试题，大厂可能会在笔试面试中考 说一下你了解的损失函数？ 说说你平时都用过什么损失函数，各自什么
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习面试题——PCA与LDA
机器学习面试题——PCA与LDA 提示：不知道今后互联网大厂考还是不考，准备着 PCA介绍一下 PCA算法步骤 PCA原理 PCA降维之后的维度怎么确定 说说PCA的优缺点 推导一下PCA 降
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习面试题——KNN（K Nearest Neighbors）K近邻分类算法
机器学习面试题——KNN（K Nearest Neighbors）K近邻分类算法 提示： KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习面试题——聚类算法
机器学习面试题——聚类算法 提示：互联网大厂经常考的传统机器学习算法 文章目录 机器学习面试题——聚类算法@[TOC](文章目录) 题目k-means介绍一下&#x
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习面试题——特征工程
机器学习面试题——特征工程 提示：互联网大厂常考的面试题目，笔试题目 文章目录 机器学习面试题——特征工程@[TOC](文章目录) 题目特征工程有哪些
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习面试题——评价指标
ML之评价指标 平时傻傻地分不清，到底啥是ROC,AUC，下面我理解一下： 说说机器学习评价指标 AUC是什么？AUC是否对正负样本比例敏感？ 分类模
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习面试题总结（在不断更新~）
1.神经网络怎么降维？ 问题引入:降维的算法有很多，那么在神经网络中适如何降维的呢？ 问题回答:神经网络中可以通过autoencoder来实现降维，NN（神经网络）来对数据进行大量的降维是从2006开始的，这起源于science上的一篇文章：reducing the dimensionality of data with neural networks，作者就是鼎鼎有名的Hinton。autoe
日期 2023-06-12 10:48:40资源 | 25个机器学习面试题，期待你来解答
资源 | 25个机器学习面试题，期待你来解答 https://mp.weixin.qq.com/s/aL-gZ9LzYCkpTcsQF1FZjA 选自Medium 机器之心编译 参与：Geek AI、王淑婷、思源 机器学习有非常多令人困惑及不解的地方，很多问题都没有明确的答案。但在面试中，如何探查到面试官想要提问的知识点就显得非常重要了。在
日期 2023-06-12 10:48:40六万字总结机器学习面试问题
因为本文实在是总结得太好了，本着尊重作者的态度给出原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/429901476 本人也在原文的基础上做了一些补充和改进，增加了一些重要的知识点，得到了现在一个比较完善的版本。 前言 真的是千呼万唤始出来emmmm，去年春招结束写了篇面试的经验分享。在文中提到和小伙伴整理了算法岗面试时遇到的常见知识点及回答，本想着授人以渔，但没想到大家都看
日期 2023-06-12 10:48:40