机器学习面经

金融难民艰难转码，第一份算法日常实习根本找不到…… 学金融是什么原罪吗？专业被当成文科生不说，系统推荐的都是商分产运，想做算法却被劝退做数据分析，但是对不是很想当sql girl……还有两年研究生毕业（或者考虑gap一年申data相关硕），今年4月决定金融转码。正在寻找算法日常实习机会，未来希望能够从事算法工程师-搜广推方向（初步设想）或者其他更接近业务的算法岗（大佬的cv nlp llm那些是不会想的）。由于本科期间的四段实习经历全在金融行业，一段量化，目前还没有互联网大厂实习经历。已自学数据分析、机器学习等，简历上有两个pj，都是用机器学习进行数据处理和建模做预测。想找算法相关的日常实习，但是三无选手，0大厂经历又是个很大的劣势。以我目前这个背景，今年暑假想找日常是不是白日做梦直接找算法岗太难的话，那么找数据科学/数据挖掘这类实习会有用吗？求求建议各位神仙大佬的宝贵建议和意见走过路过有合适的算法或数据挖掘实习机会不论大厂小厂可不可以考虑一下我，焦虑得要碎了 #算法实习#  #日常实习#  #没有实习经历，还有机会进大厂吗#  #找实习好难#  #推荐算法面经#  #数据挖掘# #实习，投递多份简历没人回复怎么办#  #机器学习面经#  #机器学习#  #日常实习#  #简历中的项目经历要怎么写？# 引流 阿里腾讯字节美团拼多多淘天蚂蚁饿了么京东百度网易快手滴滴小红书得物

一、简介Python 面试基础知识点涵盖了语言特性、数据类型、控制结构、函数、面向对象编程、异常处理、模块与包、文件操作等方面的内容。二、面经1、你认为好的代码应该是怎样的？2、python有哪些数据类型？3、python列表和链表的区别？4、python堆和栈的区别？5、python链表都有哪些？特点是什么，应用场景？6、python其他数据结构有哪些？7、说一下map用的数据结构？8、解决哈希冲突的几种方法？9、给你一个字符串，怎么判断它是整数？10、面向对象的特点有哪些？11、python设计模式有哪些？12、哈希表更像是一种列表还是链表？13、python 中列表中的 del，remo...

一、简介CNN代表卷积神经网络，是一类广泛应用于计算机视觉和图像处理任务的深度学习模型。CNN在图像识别、物体检测、人脸识别等领域取得了重大突破，并成为深度学习中的重要组成部分。CNN的基本结构由多个卷积层、池化层和全连接层组成。其主要特点是通过局部感受野（卷积核）与输入图像进行卷积操作，从而提取图像的局部特征。接着使用池化层对特征进行下采样，减少参数数量和计算量，同时保留重要信息。最后，通过全连接层将池化层输出映射到相应的类别。二、面经1、什么是卷积？什么是池化？2、为什么不同的机器学习领域都可以使用CNN，CNN解决了这些领域的哪些共性问题？它是如何解决的？3、CNN的特点以及优势？4、C...

一、简介搜广推算法在各大互联网公司中承担着重要的流量转化的作用，其中推荐算法作为一个重要分支，它旨在为用户提供个性化的推荐内容，以提高用户体验和满足他们的需求。推荐算法的应用范围非常广泛，包括电子商务、社交媒体、音乐和视频流媒体、新闻推荐等各个领域。以下是一些可能出现在推荐算法系列面试中的主题和问题，面经请关注专栏：小白机器学习面试指南。持续更新中。二、面经及参考回答1、你了解的常见的召回策略，算法有哪些？参考回答：召回算法用于从大规模数据集中快速筛选出一组候选项，以供后续的排序和推荐处理。常见的召回有下面几种：基于内容的召回：基于物品的内容召回：使用物品的属性和特征，如文本、标签或图像，来计...

简介：RNN、GRU和LSTM都是用于处理序列数据的神经网络模型，它们具有记忆性质，适用于时间序列预测、自然语言处理等任务。在实际应用中，LSTM和GRU相对于传统的RNN通常表现更好，特别是在处理长序列和复杂任务时。选择使用哪种网络取决于任务的复杂性和数据的特点，通常可以通过实验对比来选择最适合的网络结构。下面总结了一些面试常问的相关面试题，其他系列面经请关注文章底部专栏：小白机器学习面试指南。持续更新中。 简单说一下什么是RNN？ RNN也叫循环神经网络，和传统的全链接神经网络相比，RNN每一层的神经元之间都有连接，同一层的神经元之间共享参数w，对于每一个神经元，对于每一个神经元，它首先会...

一、简介在机器学习中，有几个重要的现象和技术对于模型的训练和泛化能力起着至关重要的作用。过拟合(Overfitting)是指在训练数据上表现良好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。过拟合发生时，模型在训练集上学习到了数据的噪声和细节，而未能捕获数据的通用规律。过拟合通常发生在模型复杂度过高、训练数据过少或者特征过于丰富的情况下。解决过拟合的常用方法是增加训练数据、减少模型复杂度，或者使用正则化技术。欠拟合（Underfitting）是指模型在训练数据上无法很好地拟合，导致训练和测试误差都较大的现象。欠拟合通常发生在模型复杂度不足或者训练数据质量较差的情况下。解决欠拟合的常用方法包括增加模型...

一、简介支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种在机器学习中常用的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。SVM 的基本思想是通过在特征空间中找到一个最优的超平面来实现数据的分类。这个最优超平面的选择是通过最大化数据点与超平面之间的间隔来完成的，这个间隔被称为“边界”或“支持向量”。二、面经1、请简单介绍一下什么是svm，一般用于解决什么问题？2、请介绍一下什么是SVM的硬间隔和软间隔？3、SVM硬间隔的目标函数是什么，请结合公式解释？4、SVM为什么采用间隔最大化，它与我们熟知的感知机有什么区别？5、SVM中对偶的目的？6、请介绍SMO算法的思想？7、SVM中核...

一、简介LR（Logistic Regression，逻辑回归）虽然名字中带有"回归"，但实际上是一种用于分类问题的统计学习方法，而不是传统的回归问题。它是一种广泛应用于机器学习和统计分析的算法，特别适用于二分类问题，也可以扩展到多分类问题。LR的基本思想是，通过一个线性函数的组合，将特征和类别之间的关系建模为一个概率。然后，通过一个逻辑函数（通常是sigmoid函数）将这个概率转化为一个落在0到1之间的数，表示某样本属于某一类别的概率。在训练过程中，LR会调整模型参数，使得模型预测的概率与实际类别标签尽可能一致。二、面经1、写一下LR的公式，它的损失函数是什么，推导一下？...

一、简介XGBoost（Extreme Gradient Boosting）和LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）都是梯度提升树（Gradient Boosting Trees）的变种，用于解决各种机器学习问题，如分类、回归和排名。它们都基于集成学习的思想，通过组合多个弱学习器（通常是决策树）来构建一个强大的预测模型。作为机器学习经典的算法，常用来解决各种分类、CTR预估等问题，在各大公司的业务场景也有着广泛的使用。二、面经1、XGBOOST的思想是什么？2、XGBOOST如何寻找最优特征，是有放回还是无放回？3、XGBOOST中使用了并行化计算，...

一、简介在机器学习和深度学习中，激活函数、损失函数和优化函数是三个重要的概念，也是在面试中很容易考察你在项目中这些函数选择的时候常问的一些问题。它们在神经网络和其他学习算法中发挥关键作用。激活函数（Activation Function）是神经网络中的一个非常重要的组件，它定义了神经元（或者称为节点）的输出。每个神经元都会将其输入加权求和后通过激活函数进行非线性转换，使得神经网络能够学习复杂的非线性关系，激活函数引入非线性是因为多个线性层的组合仍然是线性的，而引入非线性激活函数使得神经网络可以学习更加复杂的函数。常见的激活函数包括 Sigmoid、ReLU（Rectified Linear U...

一、简介当涉及到聚类和分类问题时，K-Means（k均值）和KNN（K最近邻）是两种常用的机器学习算法。K-Means的目标是最小化所有数据样本到其所属簇中心的平方距离之和，即簇内误差平方和（SSE）。该算法适用于密集型数据和簇结构明显的情况，但对于不同大小、不同密度的簇效果可能不佳。KNN通常适用于小规模的数据集，而且对于特征空间的维度较高时效果可能较差。此外，KNN是一种"懒惰学习"算法，它在预测时需要存储全部的训练数据，并且计算复杂度较高。二、面经1、请简单介绍一下Kmeans的思想，它的优缺点分别是什么？2、Kmeans时间、空间复杂度分别为多少？3、Kmeans聚...

机器学习面试题汇总与解析——强化学习本章讲解知识点什么是强化学习围棋举例强化学习的两个特点和一个核心最简单的强化学习算法一个完整的强化学习问题进一步深入强化学习的核心<br/>本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏，欢迎在评论区指出或私聊我更改，一起学习，共同进步。相信大家都有着高尚的灵魂，请尊重我的知识产权，未经允许严禁各类机构和个人转载、传阅本专栏的内容。<br/&g...

一、简介当涉及到降维和特征提取时，PCA、LDA和SVD是三种常用的线性代数和机器学习算法。它们在不同的应用场景下有着各自的优势和用途，也是面试中常问的一些基础知识。一句话总结：PCA是一种无监督降维算法，通过保留数据的主要信息来减少特征维度。LDA是一种有监督降维算法，着重于最大化类别之间的可分性。SVD是一种数学分解技术，常用于矩阵分解和数据压缩。二、面经1、请介绍一下PCA？2、PCA的主要步骤是什么？3、PCA的优缺点是什么？4、请推导一下PCA？5、请推导一下SVD，SVD是如何做矩阵分解的？6、SVD和PCA的关系是怎么样的？7、请介绍一下LDA以及LDA的一般步骤？8、LDA的优...

美团笔试4道a了3，面完挂了一次被捞起来，然后面了两轮因为不太匹配又被丢回人才库了，今天又通知被捞了起来……记录一下前两轮面试吧，希望这次被捞能有好结果优选一面（1h 凉）一直问项目，目标检测的，数据集、模型……问图生图的，评价指标，模型结构以上问了四十多分钟写题：LeetCode 152. 乘积最大子数组 题不难，脑抽了，初始化一直有问题（你这个方法应该没啥问题，过不了的话你回去再调一下吧）到家（回到人才库）一面（50min）先问有没有offer问项目，问了二十多分钟，问结构、loss 啥的让我详细说一下 Transformer 各层的输出维度，假定 B*L*d 作为输入的话问传统机器学习方...

简介：当涉及机器学习时，概率论和统计学是两个重要的数学基础。它们为机器学习算法提供了理论支持，并帮助我们理解数据背后的不确定性和规律。其他系列面经请关注文章底部专栏：小白机器学习面试指南。持续更新中。 说说你是怎么理解信息熵的？ 答：信息熵是信息论中一个重要的概念，它是用来衡量信息的不确定性或者信息的平均不确定性的度量。在机器学习和数据科学中，信息熵被广泛用于构建决策树和衡量特征的重要性。 我将简要解释信息熵的理解： 信息熵的理解： 信息熵是衡量一个随机变量的不确定性的度量。在信息论中，假设有一个随机变量X，它的取值为x1, x2, ..., xn，每个取值xi的概率为P(xi)。那么X的信息...

一、简介在机器学习中，评价方法和评价指标用于衡量模型在给定数据上的性能和预测能力。不同的任务和问题可能会选择不同的评价方法和评价指标。如准确率、召回率、均方误差、AUC等。二、面经1、请问模型常用的评估方法有哪些？2、请问常用的评价指标有哪些？3、你知道准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）是怎么算的吗？4、讲讲F1-score是怎么算的？5、针对上面提到的一些指标，当训练集中类别不均衡，哪个最不准确？6、ROC、AUC、PR曲线是什么关系？7、AUC为什么比其他指标好？8、AUC高是否一定说明auc高的模型排序能力更强？AUC对均匀正负样本采样不敏感...

简介：概念：利用训练语料中词与词之间的共线性，将自然语言中的词语转换成词向量的形式。本质上学习的是词与词之间的共线性。这个共现取决于滑动窗口的大小。 两种形式：包含了skip-grand,CBOW两种形式，首先我们会定义一个滑动窗口，CBOW是根据上下文词来预测中心词的概率，而skip-grand是根据中心词来预测上下文词的概率。 输入：样本的输入，比如说在我们的项目中，我们把文章的内容拼接到一起，然后分词，如果采用skip-grand的方式，现在我们有一个滑动窗口，窗口中有1，2，3，4，5，那么我们就会得到31，32，34，35四条样本，那么3就是我们的收入，1，2，4，5就是我们的tar...

简介：当涉及到机器学习中的贝叶斯方法时，通常指的是贝叶斯统计学或贝叶斯推断，它是一种用于处理不确定性的概率方法。该方法以18世纪英国数学家Thomas Bayes的名字命名，他开发了这种方法的基本原理。在传统的机器学习方法中，我们根据已知数据来训练模型，并使用该模型来预测新的未知数据。然而，贝叶斯方法采用了一种不同的方法，即将概率引入模型的参数和预测中。这使得贝叶斯方法能够更好地处理不确定性，并在小样本情况下表现较好。贝叶斯方法的基本思想是，我们开始对模型参数和未知数据的先验信念进行建模。然后，当我们观察到新数据时，我们使用贝叶斯定理来更新我们的信念，这样我们的预测就会更加准确。其他系列面经请...

机器学习面试题汇总与解析——强化学习 本章讲解知识点 什么是强化学习 围棋举例 强化学习的两个特点和一个核心 最简单的强化学习算法 一个完整的强化学习问题 进一步深入强化学习的核心 本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。 本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。 本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵 如专栏内容有错漏，欢迎在评论区指出或私聊我更改，一起学习，共同进步。 相信大家都有着高尚的灵魂，请尊重我的知识产权，未经允许...