阿里巴巴一面面经(算法)

想起来很多问题,所以重新整理一下。
1、自我介绍
2、细扣实习项目(问的比较深)
3、数据清洗、数据平滑主要操作
4、有关一个时序列问题(具体还没想起来)
好了梯度下降要来了
5、详细说一下随机梯度下降和批量梯度下降
6、线性回归多变量求解的过程,为什么这样求解?这样求解为什么是最优解?(我回答的是求导,也就是梯度下降)
7、怎么优化梯度下降过程,主要是速度优化?
8、自适应梯度优化是什么样子?
9、拟牛顿法能说说吗?
10、学习率过大会出现什么问题,怎么解决
11、最大似然估计和贝叶斯估计的联系和区别
12、如果我想预测的结果是一个置信区间你打算怎么建模型(这个是在最前面的问题)
13、一阶导和二阶导分别表示什么,能说一下意义吗?
接下来就是聊人生了。
应该回忆的差不多了,有再补充。
#阿里实习##阿里巴巴##算法工程师##校招##面经#
全部评论
楼主您好,一阶梯度和二阶梯度这个怎么答呢?我想的是一阶导是变化率,二阶是变化率的变化率,相当于加速度。一阶梯度的话是函数上升最快的方向,二阶没想好怎么表达。
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发布于 2020-03-27 00:40
请问方便说一下您说的细扣实习细节是都问了些哪方面的东西嘛。
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发布于 2020-03-26 09:54
秋招专场
校招火热招聘中
官网直投
https://www.nowcoder.com/discuss/377588这是我面试的部门,和帮我内推的师兄。
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发布于 2020-03-26 10:00
没有笔试吗
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发布于 2020-03-26 17:00
你好 能否方便透露一下你大概答出多少了呢
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发布于 2020-03-26 22:12

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