机器学习面经

先说下楼主的情况吧。楼主统计专业本科生，无实习经历，项目也很水，两个数据分析比赛，没有名次。我估计牛客没有几个比我背景更差的了，但是最后还是拿到offer了，所以还没有offer的同学千万别放弃，听说大公司12月份还有补招。

楼主一共面了两家公司，网易和一家搞机器翻译的创业公司。

网易的是通过笔试得到的面试机会，当时收到通知挺开心的，毕竟是第一次通过笔试。

但是网易的面试挺水的，两面技术面都是介绍项目然后手写一题代码，没问机器学习算法。感觉是因为面试官看到我是本科的就对我不感兴趣了。

网易一面：

1.自我介绍，然后介绍项目。

2.手撕代码。一个一维数组，只包含整数，可能有重复元素。找出所有和为S的数对(a,b)。

（遍历数组，用字典存每个元素的个数，然后对于字典里的任一键值k，只需看k和S-k的个数的最小值，复杂度O(n)）

网易二面：

1.自我介绍，介绍项目。。。

2.手撕代码。依然是和之前一样的一维数组，但是需要找出所有和为S的三个数(a,b,c)。

（思路还是和前面一样，字典存元素个数，对一个k，找出和为S-k的数对的个数，这样就退化到了二个数和为S的问题。复杂度O(n^2)）

然后答完题二面面试官就很诚恳的跟我说我的代码能力挺不错的，机器学习的知识也了解的挺多，但是学历和简历都缺乏竞争力，即使面试过了，讨论环节也过不了。本科生想进网易，除非水平逆天。当时听到这话挺受打击的。。。

三面HR面，主要就问一些能反映个人特点的问题和简历上写的项目。

网易大概是挂了，但是因为之前已经拿到创业公司的offer，所以也没有太失落。

创业公司不大，去年刚成立。拉钩上投的简历。本来我是去面试实习生的，但是一面表现不错，后面直接面正式岗了。最后offer的薪资挺高的，而且CTO答应入职后让团队leader做我的导师，感觉自己运气还是很不错的。

一面：

1.介绍项目。

2.讲下项目里用到的决策树。（讲了下决策树的结构，常见的决策树模型）

3.讲下CART的分裂结点选择依据。（回归用最小平方和误差，分类用基尼指数）

4.决策树怎么避免过拟合。（预剪枝和后剪枝，然后讲了下两种剪枝的过程）

5..介绍下项目里用到的 LSTM模型。（画了下LSTM cell的结构，然后讲了下每层的激活函数）

6.提出LSTM是为了解决什么问题？（梯度消失和梯度爆炸）

7.为什么LSTM可以解决梯度问题？（这个问题以前没有想过，现场胡编了一个，说gate分担了一部分梯度的衰减或者爆炸。后来网上查了下发现，如果很久以前的信息很重要，forget gate的值会接近于1，而hidden state的激活函数是identity function，这样梯度就不会随时间改变）

8..手写代码。

有序数组旋转，求最小元素位置。（二分，mid和末尾元素对比）

青蛙跳n级台阶。给定一个数组，里面包含一步可以跳的台阶数，求跳到n级台阶的最少步数。要求只能刚好跳到n级，跳过了不算。（用动态规划解，开辟一个长度为n+1的一维数组dp，dp[i]代表跳到i级台阶需要的最少步数。dp[0]初始化为0，其余初始化为-1）

还是跳台阶，但是需要输出路径。给出思路。（一开始回答用广度优先遍历，超过n级则剪枝。面试官要求结合之前的 dp解法，想了下，用二维数组，paths[i]表示跳到i级台阶的最少步数对应路径，在动态规划的过程中知道从哪一级台阶j跳到当前台阶i步数最短，就在paths里添加paths[j]+[i]）

二面CTO面：

先随便聊了下。然后手写代码。

1.类似“aabbccccdeffg”的字符串转化成“2a2b4cde2fg”的形式。（这个很简单，不说了）

2.一张海洋的高空拍摄图，图中有小岛，设计一个算法计算图中独立的小岛个数。上下左右为相接。（用只包含01的二维数组储存图像，蓝色为0，非蓝色为1。遍历数组，用字典存每个坐标的编号，岛屿编号从1开始，海洋点编号0。最大的岛屿标号就是小岛个数。复杂度O(n)）

三面CEO面：

也是先聊了下，然后问几道数学和统计方面的题目。

1.最小平方误差求最小值。（求导，令导数等于0）

2.求sum(|Xi-w|)最小值。（w等于所有Xi的中位数的时候。方法是画数轴）