腾讯互娱面试经验分享：机器学习算法解析

"2019秋招腾讯互娱面试经验分享" 这篇文档主要记录了一位求职者在2019年秋季招聘期间参加腾讯互娱面试的经历，涉及到的面试知识点主要包括机器学习的基础算法和理论，以及面试过程中的问题解答与讨论。 首先，面试官询问了求职者对机器学习算法的了解程度，求职者表示熟悉传统算法，但不擅长深度学习。接着，求职者介绍了机器学习分类算法的分类，并以Perceptron为例进行说明。Perceptron是一种监督学习的模型，用于二分类问题，通过调整权重来区分两类样本。 面试官还问到了Logistic Regression（逻辑回归），求职者解释了其核心是Sigmoid函数，能够将连续值转换为概率。SVM（支持向量机）的原理也被提及，它是通过构建最大边距超平面来进行分类，解决过拟合的方法通常包括正则化（设置penalty项）。 对于SVM，面试官提到了Kernel trick（核方法），求职者提到常用的是高斯核，能够实现非线性映射，并阐述了其好处。然而，求职者对于SVM的数值解和并行计算方法并不熟悉，这是他在面试中感到不足的地方。 面试官还询问了KNN（K最近邻）算法，求职者将其与Gaussian Mixture Model（高斯混合模型）进行了关联，并讨论了确定距离度量的方法。在项目的讨论中，面试官质疑为何未使用PCA（主成分分析），求职者解释了PCA的主要思想，但同时也意识到自己的回答可能存在问题，因为PCA虽然可以简化数据，但可能无法提供可解释的类别。 面试过程中，求职者被问及部门面试的轮数，得知还有六轮，这让他对自己的表现感到担忧。尽管如此，他还是对所有面试公司的面试官态度表示赞赏，包括360、华为、百度和腾讯，以及之前的阿里巴巴。 这份面试经验涵盖了机器学习的基本概念，如Perceptron、Logistic Regression、SVM和KNN，以及这些算法在实际应用中可能遇到的问题和优化策略。对于准备面试的求职者，这是一个了解技术面试常见问题和提升自己技能的宝贵资料。