小米-机器学习算法工程师-一面面经

2019-08-27 50min 一面
面试的是个做NLP的小姐姐,问题记不清了,大概就是这些吧,一到面试就失忆。。。
  1. L1和L2区别
  2. bagging和boosting的区别
  3. TFIDF和textrank,说下公式
  4. 说一下随机森林、优缺点是什么
  5. CNN怎么减少参数
  6. 梯度消失和梯度爆炸
  7. 怎么判断一个字符串是否是日期
  8. LSTM的几个门
  9. RNN每一层的输入
  10. 过拟合、欠拟合怎么判断,解决
  11. 分类效果不好怎么做
  12. ID3,C4.5、决策树的构建
  13. 讲下SVM,SVM为什么叫支持向量机、损失函数是什么、核函数
  14. 说下逻辑回归、损失函数
  15. 缺失值怎么处理
  16. 特征选择方法
  17. jieba分词原理、提高分词准确率
  18. 用的Python还是C++多,没有去实习过吗?没有。。
#小米##校招##面经##机器学习#
全部评论
这问的也太多了吧……项目一点没问?
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发布于 2019-08-27 11:43
基础面
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发布于 2019-08-27 12:24
联想
校招火热招聘中
官网直投
投了好久了,一面还没通知是不是凉了😢
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发布于 2019-08-27 12:34
给通知二面了吗
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发布于 2019-08-27 15:46
楼主在北京还是哪里
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发布于 2019-08-27 23:21
简历挂了 什么鬼。。。
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发布于 2019-08-28 21:18

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