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便利蜂 一面(内推无笔试,北京公司面试,2017.8.14,40min)
1、问实习项目
2、特征工程做的有哪些?非线性可分的情况怎么处理的?
3、SVM 的核函数了解多少?
4、L1 与 L2 区别?L1 为啥具有稀疏性?
5、xgboost 的原理
6、sigmoid 函数的导函数的取值范围是多少?其实就是一元二次方程的 y 值范
围,0-1/4
便利蜂 二面(电话面试,2017.8.24,15min)
1、 实习内容:数据之间的关系和特征?
2、 Python 中协成的概念,即微线程,具体可以看廖雪峰的网站
3、 C++中 vector 增删改的时间复杂度,O(1),O(n),O(n)
4、 MySQL 中索引用的什么数据结构?B-Tree 或 B+Tree
5、 Hash_table 的底层是什么实现的?拉链法,数组+链表
6、 HBase 的列式存储解释
7、 面试官建议多注重工程方面的能力,全程不问机器学习方面的问题
链家 一面(内推笔试过后,北京公司面,2017.8.27,40min)
1 面试前全体做五道编程题:
1 数组中出现次数超过一半的数
2 括号匹配
3 一串珠不同颜色,求包含所有颜色的最短子串
4 从日志中找出 IP 出现次数超过 1024 次的恶意 IP
2、 最小二乘与极大似然函数的关系?从概率统计的角度处理线性回归并在似
然概率为高斯函数的假设下同最小二乘简历了联系
3、 LR 为啥是个线性模型?本质就是线性的,只是特征到结果映射用的是
sigmoid 函数,或者说回归边界是线性的,即 P(Y=1|x)=P(Y=0|x)时有 W*x=0
4、 Hadoop 中 MR 是怎么实现联表查询的?
5、 分类的评价标准,准确度,AUC,召回率等等
6、 有的逻辑回归损失函数中为啥要加-1*m
7、 欠拟合的解决方法?模型简单,加深神经网络,svm 用核函数等等
8、 L2 正则的本质?限制解空间范围,缩小解空间,控制模型复杂度
9、 SVM 引入核函数本质?提高维度,增加模型复杂度
滴滴校招 (内推笔试后一面,牛客视频面,2017.9.12,45min)
1、 介绍实验室的项目
2、 介绍 xgboost、gbdt、rf 的区别
3、 树模型的特征选择中除了信息增益、信息增益比、基尼指数这三个外,还
有哪些?
4、 Sklearn 中树模型输出的特征重要程度是本身的还是百分比?
5、 介绍下 SVM 以及它的核函数
6、 熟悉 FM 算法不?
7、 算法题:两个链表的第一个公共节点
滴滴校招 (二面,牛客视频面,2017.9.12,15min)
1、 面试官一直看时间,感觉就是为了走个过场
2、 介绍下实验室项目
3、 进程和线程的区别?
4、 HBase 数据库的优点?
5、 闲聊。。。你想从事哪方面的算法?c++用了几年?有啥问我的吗?我是做
路径优化的
云脑科技 (散招,AI 研发工程师,现场一面,2017.9.14, 5min?)
1、 到公司后先做一道题,一个小时之内做出来:
输入:今天,有,很多,笔试
昨天,“全运会,比赛”,结束了
明天,“不知,”“有多少笔试”“”
输出:今天 有 很多 笔试
昨天 全运会,比赛 结束了
明天 不知,“有多少笔试”
输出与输入的关系,即句子中有逗号的话,则用“”包住;有“”的话,先用“”将其
包住,再用“”将其所在部分包住
2、 做完笔试,面试官来了,看了下代码,说你写的代码不是我想要的,谢谢
您今天来北京面试,WTF ?!
中兴 (一面基础面,天津晋滨国际大酒店,2017.9.18,20min)
1、 两个面试官,一个大叔,一个女的,貌似领导级别
2、 问实习项目,重点关注特征工程和模型选择方面,为啥用深度学习,当时
调参的具体数据是多少?多层的神经网络有没有用 GPU?
3、 有啥问我们的么?我们主要在天津做 AI 方面,涉及金融,比较缺人(其实是
缺 985。。)
中兴 (二面综合面,天津晋滨国际大酒店,2017.9.19,20min)
1、 两个很年轻的面试官小哥,来自北京燕郊那儿的
2、 全程不问任何技术,聊人生,性格怎样,喜欢看啥书,打游戏不?本科为
啥学的数学?blabla。。。
3、 有啥问我们的没?我们来自北京燕郊那儿的,业务主要是通信研发,无算
法岗位,且他们主要用 c
京东,玄学招人 (一面挂,北京海润艾丽华酒店,2017.9.18,20min)
1、 自我介绍,全程不写代码。。。
2、 聊实习项目,特征工程,模型选择,项目中的细节,你是如何选择算法模
型的?效果如何?
3、 重点来了,你有什么问我的么?哦,我们是无人机部门,涉及到视觉,路
径规划,通信方面的算法,基本没有传统机器学习算法业务,WTF?!
完美世界 (数据开发工程师?一面挂,完美世界大厦现场面,2017.9.19,30min)
1、 两个面试官,其中一个主要负责问
2、 介绍实习项目,怎么判断特征的重要性?rf 与 gbdt 的区别讲下?
3、 对实验室的项目丝毫不感兴趣,面试官果然不是做算法的。。。
4、 算法题:两个数字链表求和,将结果也存到一个链表里面,注意相加超 10
时进位就行
苏宁 (一面,天大现场面试,2017.9.21,70min)
1、 是一个年龄不小的面试官,貌似经理或者总监
2、 自我介绍+聊实习项目
3、 RF 与 xgboost 的区别?怎样选取的特征?如何判断这些特征的重要程度?
最后 RF 的层数和深度是多少?
4、 还用了深层神经网络?几层?用 GPU 没?特征维度到底多少?服务器配置?
啥?你能把全部数据放进内存?
5、 有啥问我的没?我是搜索部门的,即所有涉及搜索相关的业务。。。
乐信 (一面,牛客视频面试,2017.9.25,40min)
1、 自我介绍,介绍实验室项目,发表的论文内容
2、 关联规则中,置信度和支持度的概念?
3、 MySQL 中 MYISAM 和 InnoDB 的区别
4、 LR,svm,rf 等算法的区别
5、 模型评价指标,解释 AUC,准确率和召回率
6、 对于同一个数据,怎样根据 AUC 判断模型的好坏?数据?没听懂。。。
7、 介绍实习的项目,服务器配置
8、 有啥问我的么?我们是大数据部门,数据仓库、分析、算法,涉及各种与
金融相关的业务
乐信 (二面,牛客视频面试,2017.9.28,34min) 10.17 晚上 HR 电话直接给了
offer
1、 女面试官?后来才知是女主管。。全程没有问技术。。
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zhang19910329
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