机器学习/深度学习 问题总结及解答

问题总结及资料链接

(1)机器学习部分

1 逻辑回归部分
常问,推导要会


2 SVM部分
常问,推导要会,精简版看下面链接,但是写的不是很详细,最好把cs229讲义好好看看

推导:https://www.zhihu.com/question/21094489 @靠靠靠谱 的回答

3 集成学习
常问,推导要会

bagging方法:看周志华教授的西瓜书

boosting方法:看李航的蓝书,特别的对于GBDT,这篇文章写的很清晰,推导相对简单
这里注意一下,GBDT有两种,一种是残差学习,一种是负梯度代替残差的版本(所以有个G啊),为啥用负梯度近似残差也是常问的,其实这个说法就不对,残差只是在loss用最小二乘时候的一个特例,对求梯度刚好就是,换成其他loss function就不对了,所以应该反过来说,残差学习只是一个特例,负梯度才是通用的

stacking方法:没有特别好的讲解,都看看吧,这篇还行

决策树:cart树是最常问的,详见李航蓝书,从推导到剪枝都要会

4 softmax

这个相对简单,这篇足够了

5 牛顿法和梯度下降

推导以及优劣比较,相对简单,直接看cs229讲义

6 交叉验证

相对简单,看这篇

7 正则方法

正则是一大块,原理方法都要懂,可以参考这些文章 :1 2

8 归一化方法

基础问题,随便那本书都有

9 SVD分解 PCA ICA 白化
这部分我没有被问到,但是应该会问,毕竟是重点,看cs229讲义

(2)深度学习部分

1 过拟合的起因,怎么解决

这个没啥好说的,任何讲深度学习的书和课程都有,看哪个都行

2 batch normalization

这个问题下的回答很有价值

3 cnn rnn本质

这篇文章总结的很好

4 梯度弥散/爆炸

没有太好的文章,看看这篇讲resnet的吧

5 激活函数,比较

sigmod tanh relu maxout... 好多,这个随便一搜就一堆,放一个不太切题的文章吧,我偶像何之源奆佬的回答,手动滑稽

6 梯度下降优化

这就很多了,lan大神的花书讲的就很好,博客也可以看这个

7 各种网络结构

这个就太多了,cnn的 rnn的,细分还有很多,多看多熟悉吧

(3)传统算法

很奇怪,反而这块很不重视,考的题都很简单
1 阿里在线编程测试
给一个圆,切成n个扇形,涂m种颜色,要求任意两个相邻扇形颜色不同
思路:首先不考虑首尾位置的扇形是否颜色相同,那么总共是

此时两种情况:1)首尾位置扇形颜色相同 2)首尾位置扇形颜色不同,第二种满足题意,不管,第一种可以把首尾颜色相同的扇形合成一个扇形,这样就成了一个相同要求但是规模是的问题,这样递推公式就是

2 腾讯二面 面试官随手问的一个问题
是分水岭算法的一部分,问题可以如下描述:假设有一个单通道图片,背景像素点值为0,中间的物体像素点值为1,求出所有物体像素点到背景的最短距离
思路:dp思想,查看邻点,如果有一个是0,那么距离为1,否则该点的距离是邻点中最短的距离+1,先扫描行,只关心行的不关心列,算出最短距离,再扫描列,只关心列不关心行,更新上一步扫描行后的结果,就是EDT算法,如果是欧式距离还要扫描斜边



3 腾讯二三面之间的笔试题
有n堆石子,第i堆石子的重量是w[i],每次合并两堆石子,并计算分数,比如,两堆石子是x,y,合并后是x+y 分数是xy,一直合并下去,直到只剩一堆石子,求最大累积分数
思路: 一眼看到合并就是哈夫曼树呗,区别就是哈夫曼树分数是x+y,这个是x 一眼看到合并就是哈夫曼树呗,区别就是哈夫曼树分数是x+y,这个是x*y,那么每次取两个最大就行了,优先队列,弹出两个最大的相加计算乘积分数,然后结果扔进队列,直到队列只剩一个元素


(4)数字图像处理和模式识别

这部分只被问了这一个问题


1 Sobel、canny 算子 边缘检测算子看这个

(5)信息论

信息熵、条件熵、互信息、信息增益 等等的计算,腾讯现场笔试考的,具体的题忘了。。。

(6)概率论

1 概率分布的相关计算


2 假设检验

这部分看看本科的课本吧,都有的,概率论的题考的比较活
#内推##实习##春招##笔试题目##面经#
全部评论
有人不知道cs229是啥,实际上就是斯坦福的机器学习课程,吴恩达主讲的 讲义可以在这里http://cs229.stanford.edu/syllabus.html下到,这个是最新的 我看的是这个http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 点那个课件打包下载
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发布于 2018-04-06 19:34
必须赞一个
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发布于 2018-04-07 10:36
膜拜大佬,感谢!
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发布于 2018-04-05 12:26
除了666不知道说什么
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发布于 2018-04-01 02:01
mark,感谢大佬
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发布于 2018-08-01 20:19
机器学习岗对数据结构等要求多高啊?有谁清楚?
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发布于 2018-06-28 19:42
mark
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发布于 2018-06-28 19:07
mark
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发布于 2018-06-27 21:00
马克
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发布于 2018-04-28 15:33
老哥稳
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发布于 2018-04-28 14:13
谢谢大佬
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发布于 2018-04-28 13:49
大佬,谢谢分享
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发布于 2018-04-26 10:17
谢谢分享,好多问题面试中都被问到了,有的还没有回答好,正好学习一下,太赞了!
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发布于 2018-04-26 09:17
😱
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发布于 2018-04-26 08:16
全部下来 我要死
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发布于 2018-04-09 23:24
大佬,赞一个!希望能有更多分享放出来啊
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发布于 2018-04-08 23:09
谢谢分享~~赞
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发布于 2018-04-08 19:51
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发布于 2018-04-05 12:59
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发布于 2018-04-03 17:41
厉害👍
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发布于 2018-04-03 14:16

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04-11 00:51
已编辑
门头沟学院 Java
先说一下楼主的情况:双非本大三,两段实习,javaer,想要找一个暑期大厂offer,努力了两个月,三月份每天的状态就是算法,八股,项目,四月份更是一个面试没有,最终还是没有结果,心碎了一地。期间面了一些中小厂,大厂只有腾讯约面,其他大厂都投了一遍,但是还是石沉大海。再看一下楼主的面试结果吧,就不说ttl了腾讯s3:三面挂csig:一面挂teg:三面挂wxg:一面挂没错,面了八次腾讯,两次三面挂,当时真的心都碎了。其他中小厂都有面,有的没过,有的oc,但是都没有去。其他大厂投了简历,但是不是简历挂,就是测评挂,都说今年行情好很多,各大厂都扩招,可是问题出在那里呢?学历背景吗?实习经历吗?还是简历不够好看?依稀记得,从年初七就离开了家里,回到学校,早早准备面试,当时自己认为凭借着自己的两段实习经历,以及大二就开始准备的八股算法,拿大厂offer不是问题,但是还是不敢放松,回校的状态每天就是算法,八股,还有查看各种招聘信息,想着尽早投机会多,但是事实证明,投的早,不如投的刚刚好。当时想着,先投一些中小厂开始面试,找找面试感觉,从2.10就开始有面试了,基本都是线下面试,面试的感觉都很不错,觉得自己的状态慢慢回来了,期间也有oc一些中小厂,但是自己的目标并不在此,只是想练一下手,遂拒。后面投了腾讯的暑期实习基地,不久就约面了,第一次面这么大的厂,多少有点紧张,好在运气还不错,遇到的面试官也比较好,一直干到了三面,期间看牛客有不少说一面就挂了的,感觉自己还是比较幸运的,但是没想到倒在了三面,一周后就挂了,伤心是有的,但是想到这才刚刚开始,还有很多机会,便继续准备下一次面试了,很快,被另外一个部门捞了,一进会议,面试官没开摄像头,看网上说没开摄像头很多都是kpi,但是自己给自己打气,认为面试官只是不方便开摄像头罢了,面完,感觉良好,没问什么很难得问题,基本都答出来了,算法两道也a了一道,感觉实习不会这么严格吧?还是过了一会挂了,因为这个?还是技术不太匹配?面试过程中说搞C++的,心想,搞c++的你面我干啥?唉,这时候有点气馁,然后就接下来半个月没有面试。这时已经是三月底了,看到牛客好多人都已经陆陆续续拿到了offer,看人家的面试准备也没那么早,有0实习的,有没刷算法的,有两个面的,,,唉,反正是一言难尽啊,感觉努力没有什么意义,面试多半是看面试官的感觉,主观性很大啊,只要你技术没有太大的问题。第三次面试腾讯,面试来的比较突然,期间已经有几天没看八股什么的了,临时看了一下之前自己做的面试笔记,但是面试却异常顺利,三天闯到了三面,自己也不敢相信,三面玩感觉也良好,脑子里不得不想着一些“offer结算画面”,但是过了一会查看流程显示“流程终止”,我?哎,当时真的有苦说不出啊,也是一晚没睡。后面就逐渐开始褪去大厂梦了,看着曾经跟自己交流的牛油,朋友,认识的人,觉得他们技术不太如你,算法刷的没你多,进了大厂,但是这又如何呢?能力强不强不是你了说了,面试官说了算。也逐渐知道,不是你能力好就可以了,还得有运气,运气,运气。这个过程太累了,和自己和解吧,不用非得大厂,找个合适一点的就好,放轻松一点。今天有点心事睡不着,闲着想写一些自己的面试过程,勿喷。附上一张面试的情况,公司就不方便透露了。
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创作者周榜

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