机器学习与数据挖掘-5

21.EM算法知道吗(广联达)

参考答案
EM算法解决问题的思路是使用启发式的迭代方法,既然我们无法直接求出模型分布参数,那么我们可以先猜想隐含参数(EM 算法的E步),接着基于观察数据和猜测的隐含参数一起来极大化对数似然,求解我们的模型参数(EM算法的M步)。由于我们之前的隐含参数是猜测的,所以此时得到的模型参数一般还不是我们想要的结果。我们基于当前得到的模型参数,继续猜测隐含参数(EM算法的E步),然后继续极大化对数似然,求解我们的模型参数(EM算法的M步)。以此类推,不断的迭代下去,直到模型分布参数基本无变化,算法收敛,找到合适的模型参数。
例如:
先设定男生和女生的身高分布参数(初始值),例如男生的身高分布为 N(p=172=52),女生的身高分布为N(2=162,吃=52),当然了,刚开始肯定没那么准;然后计算出每个人更可能属于第一个还是第二个正态分布中的(例如,这个人的身高是180那很明显,他极大可能属于男生),这个是属于Expectation 一步。
我们已经大概地按上面的方法将这200个人分为男生和女生两部分,我们就可以根据之前说的极大似然估计分别对男生和女生的身高分布参数进行估计,这步称为 Maximization。
然后,当我们更新这两个分布的时候,每一个学生属于女生还是男生的概率又变了,那么我们就再需要调整E步。
如此往复,直到参数基本不再发生变化或满足结束条件为止。
答案解析
这道题考验EM算法,EM的意思是“Expectation Maximization"。只要将EM算法的大致流程描述清楚即可

 

22.评价指标(广联达)

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魔法恐龙:这真得给个机会,面试的时候问问不吃饭78.5h怎么做到的
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emmm别问我为啥上一条帖子隔了两个月我才开始投简历和拿offer,因为我懒😰简单流程如下:周一凌晨改好的简历,然后到处乱投简历;周二接到了三维家的一面通知,临时抱佛脚的背了一些八股;周三上午一面下午通知第二天hr面;周四上午hr面下午拿offer,遂收手支线:在BOSS上顺手投了几个大厂,投字节的时候不小心投城客户端了,结果过了一天HR突然把我简历要走了,还问我能不能整客户端,我直接一口答应(脏面评警告😢)结果在周三下午的时候给我打电话,说前端有空缺实习岗,问我有没有兴趣,然后就跟我约了周四下午一面😰我都没咋准备啊,咩都不会啊😭结果周四下午面完,晚上打电话通知过一面了,赶紧把二面约在下周一下午,留点缓冲时间。逆大天了,我一半的问题都不会,他居然给我过了?运气未免有点好了😥现在正在恶补计网、网安、性能优化的东西(这三大板块我是几乎一点不会,一面几乎一点答不出来,加上我又没怎么背八股,这块被干烂了😵)心得体会与经验:1. 我giao怎么这么快就结束了,我还以为要找好久😨2. 大厂的面试问题真的和中厂小厂很大不同,比如在三维家我能自己吹水到vue的数据劫持、Proxy代理响应式之类的他们就觉得很不错了,但是在字节你但凡敢提到一下就会追问你细节了,一追问马脚就全漏出来了3. 有信心真的很重要,我感觉我能拿中厂offer最重要的就是吹水吹出自信来了,以至于三维家面试反问面试官有哪里还需要改进的时候,他就说很不错了解的很多😦4. 理解很重要,我从头到尾真没背过很多八股,不过有一些知识确实是敲过代码验证过,所以面试的时候能吹水吹得出来😇想了解面经啥的可以直接评论区问我,但我可能也说不全,因为我没有记录,而且今天摆了一天感觉记忆快清空了😵下面是故事时间:我暑假刚开始的时候才开始准备八股,印象很深那个时候连什么原型、事件循环、闭包这些名词都没听过,资料也不知道怎么找,就一直零零散散的准备,感觉也只有js稍微背了一下八股,其他很多时候都是靠完全理解和手写熟悉一些机制的,但这样做效率很低,反正准备了一个多星期半个月就开摆了😭结果一摆就摆到了开学,笔记是乱七八糟的,八股是忘光光的,简历是一直没改的,实习也是一直没投过的。直到上周日晚上偶然和师兄聊天,他突然问我“你怎么还不找实习”,那天晚上才幡然醒悟,是时候做点事情了😡然后就按照上面描述的来走了。其实我感觉我从头到尾都没背特别多八股,也没怎么找刷题资料啥的,早期就是翻尚硅谷或者黑马的入门视频从头学起,中期用面试鸭看了一点点题,主要是在学js机制和敲js代码,后期才发现了w3c的面经网站,然后在那里看着学(那个时候已经懒得敲了,因为有些问题与代码感觉不像是给找实习的看的,忒细了点😂)接下来继续准备字节二面吧,虽然几乎没啥可能可以通过,但是万一有奇迹呢?😍😍😍也祝大家能够早日拿到心仪的offer
我的offer呢😡:我已经预见10天后你会发,节孝子启动了
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创作者周榜

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