实习面试--腾讯机器学习面经

腾讯

岗位：应用研究（机器学习）

渠道：内推

1、技术一面

电话面

1、自我介绍

2、问本科专业和计算机专业有哪些区别，专业主要是学什么，必修选修

3、问项目，然后聊里面的算法，解释两个最熟悉的机器学习算法，项目里面的特征怎么处理的，为什么用这些机器学习方法去做，样本不均衡的话怎么处理

4、学过哪些机器学习课程

5、关于最优化方面学过哪些课程

6、问牛顿法怎么求解

7、最后问怎么解决过拟合的

2、技术二面

电话面

1、问了实验室方向，所做的事情？实验室的毕业生一般去哪工资？

2、实习允许么？问不是一般放假一个月两个月的么？

3、问一个项目，项目需求、怎么做的，为什么选择LSTM?

4、要写论文么？是实验室强制的么？

5、了解阿尔法狗么？

6、熟悉哪些机器学习算法？

7、决策树有哪些选择最优划分节点的方法？有了信息增益为什么还提出了增益比？

8、模型评价标准，RMSE\ROC\AUC等等

9、平时一般用什么做工程、用什么做算法？喜欢工程一些还是算法理论研究？

10、QT和python怎么结合？

11、C 实现多态的好处，有哪些实现多态的方法？

12、了解推荐算法么？举例说明一般个性化推荐怎么做的？

13、你有什么问题？

3、技术三面

电话面

1、问了实验室的方向，硕士生和博士生都做什么，实验室毕业生有多少？

2、实验室要求不要求发论文？打算在哪方面做研究？举个例子说明想法。我就说了看CVPR上面少量样本学习的那篇文章里面的一些想法。

3、专利内容是什么？并详细了解一个项目。

4、还熟悉哪些机器学习算法？

5、问那你说说决策树分类和回归时候有哪些区别？

6、介绍阿尔法狗的原理

7、了解最近提出的胶囊网络么？

8、对推荐算法有了解么？

9、分类模型评价标准有哪些？追问，AUC可以用于多分类模型么？

10、看过哪些相关的书籍？

11、学习过哪些机器学习课程？

12、平时用什么语言?我一般做算法用python，做工程用C 。追问你用python主要是用scikit-learn库么？我说有的是用了，有的要自己写，比如GMR，RBF，还有的用tensorflow的深度学习框架。

13、你说说C 多态的好处？

14、纯虚函数的用处？

15、虚函数的好处？

16、C 类里面有一个静态成员，那么有什么特性？

17、哪里人？

18、做过笔试么？觉得考的怎么样？

19、最后说两个月的实习有点短啊，我解释了原因，说不让出去实习，实验室允许请假一个月才有两个月的机会。

4、技术一面

现场面

1、实验室方向是做什么的?

2、python交换数字a,b

3、python对一个列表删除所有为0的数字

4、python怎么定义一个类的成员变量

5、linux怎么删除一个进程?那么进程号怎么知道呢？(grep)

6、linux命令怎么查看硬盘太小

7、LR和SVM的区别，当聊到损失函数，问分别是什么?hinge损失函数里面的z是什么?

8、决策树里面的分类树怎么选择划分属性，给了两个属性分布情况，问选择哪个?

9、决策树做回归时候划分点怎么选择?

10、LSTM对于RNN的改进地方在哪?解决了RNN的什么问题?(梯度弥散)

11、那么RNN的梯度爆炸怎么解决?

12、LSTM的结构，里面的遗忘门是一个数值还是向量?维度是多少?

13、python写一个函数，实现给定一个列表，把列表所有0移到列表最后面，其余相对顺序不变，要求时间o(n)，空间o(1)

14、python写一个函数，实现有1T 的数据，10亿个不重复单词，给你一台机器，16G的内存和5T的内存，怎么统计每个单词的个数?

15、补充一个还有LSTM你用的优化方法是哪个，我说是Adam，他问还有哪些，我说SGD等等，他问GD和SGD的区别了

5、技术二面

现场面

1、不打算读博么？

2、能够实习几个月？

3、为什么用到LSTM?

4、解释一下AUC(ROC的面积)，从概率上面的解释一下?

5、解释一下交叉熵

6、解释梯度消失和梯度爆炸问题，然后怎么避免?

7、解释一下模型训练里面的偏差和方差对于训练的意义?

8、用了gcc没?

9、用过python没?用了，zip作用，说打包。numpy里面的list的引号是什么意思?不知道问的是啥。

10、自己在学习中比较高兴是什么时候?

11、有没有关注最新科学界动态?讲了一篇CVPR2018的文章

12、你有没有什么问题?我问您是哪个部门的?

6、HR面

现场面

1、从2016年以来就是一直在做舰艇自适应决策是吧?这个是和企业合作么？什么时候做完?能来实习么？

2、专业属于哪个学院?计算机还是软件?

3、家在哪?家里面还有没有兄弟姐妹?

4、还面了其他的公司么？

5、主要熟悉的是tensorflow是吧?

6、为什么没有看见论文呢?之前没有计划发是吧?

7、平时怎么学习机器学习算法的?

8、没有考虑做竞赛么？目前在做算法比赛

9、有什么问题