字节跳动算法岗一二面面经

投的官网正式批偏nlp,不过是统招统分。上周日面的,一面二面通过,三面没时间面了等再约。

一面:
编程题:1.非递减数组中查询某个目标值出现个数。解法:二分查找左右边界。
2.leetcode 124 二叉树最大路径和

概率题:一个圆上三个点,组成锐角三角形概率。现场没算出来。

知识点:
1. 逻辑回归是什么?为什么用sigmoid?解释最大似然。先验概率与后验概率。
2. 决策树分裂节点的标准与对应的算法。gbdt的gb是什么意思,如何体现。bagging与boosting的区别。gbdt里如何知道每个特征的重要性。
其它记不清了。
3.为什么svm的loss不能直接用梯度下降要用对偶?说说你知道的优化算法。
4.elmo和bert的区别
5.transformer的结构。bert里的编码方式。

二面:
编程题:正则表达式匹配。剑指offer和leetcode都有。

概率题:真硬币m个,假币n个。假币只有正面。真币投掷正面概率为p。其中某硬币投掷k次都是正面,求它为真币概率。

知识点:
1.pooling是什么,有哪些作用。
2.梯度爆炸与消失产生原理与解决方法。
3.解决过拟合的方法有哪些。
4.输入特征归一化有哪些方式,有什么好处。svm需不需要?决策树需不需要?
5.1x1卷积的作用。
6.什么是特征向量与特征值。怎么理解它们代表的意义。
7.知道什么是k-means?k-means是否一定收敛。
8.tcp三次握手。进程线程区别。
#字节跳动##面经##算法工程师##校招#
全部评论
很多都是被问的问题,几个概率题都被问过😤
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发布于 2019-08-19 22:00
tcp三次握手算法岗都要问吗 头条666
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发布于 2019-08-19 22:19
阿里巴巴
校招火热招聘中
官网直投
老哥三面面过了吗😁
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发布于 2019-08-21 20:19
老哥,请教一下,LR为什么用sigmoid 和 SVM为什么不用梯度下降 一般从哪几个方面来答呀?
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发布于 2019-09-19 10:43

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