虎牙机器学习实习生面经
虎牙实习面经
一面(4.26)
1.自我介绍
2.来做个题吧:后验概率计算 极大似然估计手推(一个掷硬币问题,求正面概率)
3. SQL语句(跪)
4. 建模题(没过,面试官说那你跟我讲讲CNN,balabala然后就问了一个问题,给定kernel padding stride算特征图维度)
面试官很nice,一步步引导你回答问题
技术复面(4.26复试面试官好严肃……)
讲讲你熟悉的机器学习算法吧。
LR
lr是凸问题吗?
梯度下降怎么选择学习率(Adam原理)
极大似然估计和梯度下降区别?
lr作为线性分类器怎么引入非线性?
有没有问题问我的?
技术定级(4.28)
谈了一些项目的问题
过拟合问题怎么解决
朴素贝叶斯和XGBoost适用场景
推荐框架你会哪些
有什么问题想问我的吗
HR(4.28)
讲一下你研究生阶段的项目吧
哪里人?
以后工作接受在广州吗?
有没有其他offer?
有没有问题?
#面经##实习##机器学习##算法工程师##虎牙直播#
一面(4.26)
1.自我介绍
2.来做个题吧:后验概率计算 极大似然估计手推(一个掷硬币问题,求正面概率)
3. SQL语句(跪)
4. 建模题(没过,面试官说那你跟我讲讲CNN,balabala然后就问了一个问题,给定kernel padding stride算特征图维度)
面试官很nice,一步步引导你回答问题
技术复面(4.26复试面试官好严肃……)
讲讲你熟悉的机器学习算法吧。
LR
lr是凸问题吗?
梯度下降怎么选择学习率(Adam原理)
极大似然估计和梯度下降区别?
lr作为线性分类器怎么引入非线性?
有没有问题问我的?
技术定级(4.28)
谈了一些项目的问题
过拟合问题怎么解决
朴素贝叶斯和XGBoost适用场景
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有什么问题想问我的吗
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