转转一面。机器学习岗位,目测凉

双非本硕,主要是机器学习方向
会发现自己的基础还是很薄弱,很多东西有点浮于表层。
1.什么是过拟合,有哪些解决办法?dropout是什么原理,花书中有详细的,答的不好。L1正则和L2正则都是如何解决过拟合问题的。
2.集成学习方法中,bagging和boosting有什么区别?除了并行和串行,他们还有什么区别?哪一个泛化能力更好?
3.交叉熵是什么?出题计算交叉熵,虽然知道公式,一直没有认真看过交叉熵具体是什么。心里凉了半截
4.为什么要使用激活函数?激活函数sigmoid和relu有什么区别?各有什么优缺点
5.CNN给图像和卷积核,求输出形状,输入32*32*3,10个卷积核,3*3,步长为1,答错,RGB图像通过卷积核会有整合到一个特征图。。。
6.LSTM模型介绍,和RNN区别是什么,自己逻辑表达不够好,回答的很乱
7.常用评价标准,AUC.ROC
8.介绍比赛

反问:公司方向,这哪还敢问啊,问了也去不了
每一个面试官给人的感觉都很温馨,强大又温柔
补天等春招
#转转面经##转转##面试题目#
全部评论
感觉这些问题还比较常规的
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发布于 2021-11-10 23:06
哈?都没算法题吗
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发布于 2021-10-20 00:07
一看就没看我的面经。两个计算题问的一毛一样😂
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发布于 2021-10-19 20:26

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06-27 12:54
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门头沟学院 Java
累了,讲讲我的大学经历吧,目前在家待业。我是一个二本院校软件工程专业。最开始选专业是觉得计算机感兴趣,所以选择了他。本人学习计算机是从大二暑假结束开始的,也就是大三开始。当时每天学习,我个人认为Java以及是我生活的一部分了,就这样持续学习了一年半,来到了大四上学期末,大概是在12月中旬,我终于找的到了一家上海中厂的实习,但我发现实习生的工作很枯燥,公司分配的活也不多,大多时间也是自己在自学。就这样我秋招末才找到实习。时间来到了3月中旬,公司说我可以转正,但是转正工资只有7000,不过很稳定,不加班,双休,因为要回学校参加答辩了,同时当时也是心高气傲,认为可以找到更好的,所以放弃了转正机会,回学校准备论文。准备论文期间就也没有投递简历。然后时间来到了5月中旬,这时春招基本也结束了,然后我开始投递简历,期间只是约到了几家下场面试。工资也只有6-7k,到现在我不知道该怎么办了。已经没有当初学习的心劲了,好累呀,但是又不知道该干什么去。在家就是打游戏,boss简历投一投。每天日重一次。26秋招都说是针对26届的人,25怎么办。我好绝望。要不要参加考公、考研、央国企这些的。有没有大佬可以帮帮我。为什么感觉别人找工作都是顺其自然的事情,我感觉自己每一步都在艰难追赶。八股文背了又忘背了又忘,我每次都花很长时间去理解他,可是现在感觉八股、项目都忘完了。真的已经没有力气再去学习了。图片是我的简历,有没有大哥可以指正一下,或者说我应该走哪条路,有点不想在找工作了。
码客明:太累了就休息一下兄弟,人生不会完蛋的
如果实习可以转正,你会不...
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