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京东物流 算法实习生 一面
无自我介绍、业务介绍,直接开始。首先问了项目里的文字处理和图片处理,有没有用到NLP的知识,图片处理有没有用RNN,我说:“都没有!”然后他就开始问共享单车有没有用LSTM这种深度学习算法,我说:“当时考虑过,但是没有用!”然后面试官说考考深度学习、机器学习基础原理这块吧(都忘了!哈哈!)1、GLM是什么?我就说是generalized linear model广义线性模型,然后卡住。。2、SVM的原理?怎么找到最优的线性分类器?支持向量是什么?· 本质是:最优化问题· 离这个超平面最近的点就是”支持向量”3、介绍一下CNN?4、CNN中的卷积到底指什么?举个例子?具体细节忘了,只说了个大概。。5、介绍决策树、信息熵?6、随机森林“随机”二字体现在什么地方?随机森林的随机性体现在每颗树的训练样本是随机的,树中每个节点的分裂属性集合也是随机选择确定的。7、介绍一下XGBoost,与GBDT相比有什么不同?(被问成SB)答:损失函数不同,追问哪里不同,我说正则化项和泰勒展开(传统的GBDT在优化的时候只用到一阶导数信息,XGBoost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,得到一阶和二阶导数; XGBoost在代价函数中加入了正则项,用于控制模型的复杂度),追问泰勒展开哪里不同,我说一个一阶一个二阶,追问为什么二阶更好,我开始瞎说“因为二阶更接近真实值包含更多信息”,追问那三阶呢?我又瞎说“因为三阶可能使模型太复杂了”,又追问“那为什么二阶不复杂呢”,我说不知道。。。8、一道coding:Given an int array wood representing the length of n pieces of wood and an int k. It is required to cut these pieces of wood such that more or equal to k pieces of the same length len are cut. What is the longest len you can get?     e.g. [5,9,7]  K=3算法真的太难了,对基本模型的理解要求特别高,在基本功这块还得下功夫,然后做做深度学习NLP这些项目试试。#京东物流##算法工程师#
投递京东物流等公司10个岗位
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