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#
全部评论
老哥你26号那会儿面完几点了
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发布于 2019-04-28 17:53
是推荐系统方向吗,我看他问了推荐框架 一般所说的机器学习岗,是所有机器学习的内容都做吗
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发布于 2019-04-28 21:23
小红书
校招火热招聘中
官网直投
老哥是在虎牙16楼面试的吗?我也是28号下午3点面的
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发布于 2019-04-29 00:52
lr作为线性分类器怎么引入非线性?请问这个问的是什么意思?是如何用lr解决非线性可分问题吗?
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发布于 2019-07-09 19:14
感觉难度不小啊,mark
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发布于 2019-07-09 20:04
吴恩达讲lr也可以用核函数,不过计算量大一般不用
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发布于 2019-07-09 20:26

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