机器学习与数据挖掘：求职者必看的公司趋势与面试技巧

在这个分享中，作者superxu作为一名已经就职于互联网行业的专业人士，回顾了他们在面试过程中遇到的相关机器学习与数据挖掘领域的考察点，旨在帮助求职者更好地准备面试。讨论的主题涵盖了算法设计、深度学习基础以及实际应用中的挑战。 首先，作者提到了两个面试中的算法题。一个是求解中位数问题，采用快排方法结合丢弃小于数组长度一半部分的数据，目标是达到较低的时间复杂度。另一个是快速找到最大最小值，通过维护一个包含两个元素的小数组（min和max）来动态更新，这种方法保证了线性时间复杂度O(n)。 在深度学习面试环节，面试官深入探讨了卷积神经网络(CNN)的特性。CNN因其局部感知野（通过卷积层实现）、参数共享（减少模型复杂度）、多卷积核和池化（降低过拟合和提高模型泛化能力）而被广泛应用。面试者被问到CNN适用的场景，包括降采样保持信息完整性和提取局部特征的场景。 与CNN相比，全连接神经网络(DNN)虽然具有更多层次，但容易陷入局部最优和梯度消失问题，通过引入ReLU和LSTM解决这些问题。然而，DNN的全连接结构导致参数膨胀和过拟合，而CNN通过卷积层解决了这一问题，降低了参数数量并利用了图像中的局部结构。 RNN（循环神经网络）也被提及，面试者被要求画出其结构图，并分享在深度学习过程中遇到的问题，如模型不收敛和梯度消失。面对过拟合，他们提到了应对策略，如参数正则化、数据增强、早停法、参数共享、集成学习方法（如bagging）以及Dropout技术。 这位作者分享的面试经验强调了对基础算法的理解、深度学习模型的特点及其在实际场景的应用，以及解决深度学习中常见问题的方法，这些都是求职者在面试中展示技术实力和解决问题能力的重要部分。