360机器学习工程师面经

介绍项目
有做过深度学习相关的吗?
XGBoost跟GBDT最重要的区别?
x²=a,怎么用逼近的方法找到x
这题我先写了个平方损失函数L(x, a)=(x² - a)²,再对L用牛顿法,求一阶、二阶导之后得到了x的递推公式。。。然后面试官小姐姐说牛顿法不需要求二阶导,用一阶导就行了
然后给我画了个图,差不多是这样的
当时一脸蒙蔽,回来才想到这个图是用来求f(x)=0的解的,小姐姐的意思应该是没必要用损失函数,直接求f(x)=x²-a=0的解就行了

写过Tensorflow吗?
写一下一维卷积?
为什么树不需要归一化?
梯度下降为什么要归一化?
PCA除了降维,还有什么用?(白化)

手撕代码:
有序数组去重

益智题:
一块长方形木板,内部掏空了一个圆形的洞,找出一条直线把木板一分为二,让两部分面积相等

一面结束后让我在房间里等二面,过了一会小姐姐又回来告诉我二面面试官不在,让我先回去等HR通知。。。结果一下楼就收到了人才库offer,这一波操作有点迷
不得不说360的办公环境太好了,室内装修很养眼,面试小房间的窗户外面就是环球金融中心和东方明珠塔
#360公司##面经##机器学习#
全部评论
没拿到offer🤣是不是人才库offer这个表达有歧义
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发布于 2019-08-27 10:31
大佬参加过比赛吗 什么名次
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发布于 2019-08-28 12:34
老哥,我以为你面了一面就直接拿offer了。。
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发布于 2019-08-27 18:07
为什么我的技术面都贼水
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发布于 2019-08-27 17:36
请问木板这个怎么做啊?我只能想到算面积或者积分。
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发布于 2019-08-27 17:31
同被挂
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发布于 2019-08-27 14:10
人才库offer是啥子嘛
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发布于 2019-08-27 12:43
玄学挂人
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发布于 2019-08-27 10:55
这图也不对啊,是可以不用牛顿二阶,但平方要留着,一阶梯度下降要收敛点到导数为0的点
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发布于 2019-08-27 10:10
楼主,是面的哪个部门呀
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发布于 2019-08-27 10:06
😣想要你挡都挡不住
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发布于 2019-08-27 09:51

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