贝壳 算法凉经

给后面面试小伙伴一点经验,大老远跑去真不容易
因为项目都是用深度学习做的
会不会传统机器学习
讲一下crf原理,怎么训练的
转移矩阵怎么训练的
BILSTM有什么有优点,跟rnn对比一下
lr的物理含义(大家准备统计学习的时候,一定要知道模型是怎么来的,为什么要这么做!😑)
为什么要用xgboost
graph embedding介绍一下
过拟合和欠拟合怎么判断
模型上线了,怎么判断是数据过少还是模型复杂了导致的过拟合(不要添加样本)
手撕代码:leetcode42原题
场景题:千亿级数据量下,找两句话相似度,如何降低复杂度
面试官人还是挺好的
#贝壳找房##面经##机器学习##校招#
全部评论
楼主面的NLP岗吗?
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发布于 2019-08-21 12:27
太艰难了
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发布于 2019-08-20 23:49
小姐姐答了这么多还是没过一面?这么严格?
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发布于 2019-08-20 22:48
搂主,如何判断模型是由于什么过拟合呀
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发布于 2019-08-20 22:34

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不愿透露姓名的神秘牛友
07-25 18:02
来组里2个月了,天天让打杂,写的代码不超过200行。现在已经开始摆烂冲秋招了。我感觉4个月,就算周六日全天睡觉,周一到周五一直看黑马也比我来节子实习学到的东西多。
小熊梦奇:😅节子那么多文档,你是一个都不看啊。 大厂的意义在于内部系统对你开放,看明白事情起因经过结果解决措施,实在看不明白,直接聊天系统搜到对应团队去问当时的负责人,大部分情况下都会给你解答。 这才是大厂实习的精髓
实习生的蛐蛐区
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不愿透露姓名的神秘牛友
07-25 17:51
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