算法工程師面試常見(jiàn)問(wèn)題小結(jié)
我要評(píng)論八九月份就要開始找工作了，一直期待能夠成為一名算法工程師，所以在這里總結(jié)一下算法工程師常見(jiàn)問(wèn)題。期待9月秋招時(shí)能有一個(gè)好的結(jié)果。本篇博客會(huì)一直更新下去。
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C++、python
基本算法
劍指offer+Leetcode基本就能解決
劍指offer算法實(shí)現(xiàn)
傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)
常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題
1） 過(guò)擬合問(wèn)題
2） 交叉驗(yàn)證問(wèn)題
3） 模型融合問(wèn)題
4） 模型選擇問(wèn)題
面試常見(jiàn)問(wèn)題
1) 幾種模型（ SVM，LR，GBDT，EM ）的原理以及公式推導(dǎo)；
2) RF,GBDT 的區(qū)別； GBDT,XgBoost的區(qū)別（爛大街的問(wèn)題最好從底層原理去分析回答）；
3) 決策樹處理連續(xù)值的方法；
4) 特征選擇的方法；
5) 過(guò)擬合的解決方法；
6) K-means 的原理，優(yōu)缺點(diǎn)以及改進(jìn)；
7) 常見(jiàn)分類模型（ SVM ，決策樹，貝葉斯等）的優(yōu)缺點(diǎn)，適用場(chǎng)景以及如何選型；
8) SVM 為啥要引入拉格朗日的優(yōu)化方法；
9) 假設(shè)面試官什么都不懂，詳細(xì)解釋 CNN 的原理；
10) 梯度下降的優(yōu)缺點(diǎn)
11) EM與K-means的關(guān)系；
12) L1與L2的作用，區(qū)別以及如何解決L1求導(dǎo)困難；
13) 如何用盡可能少的樣本訓(xùn)練模型同時(shí)又保證模型的性能；
14) ID3和C4.5的優(yōu)缺點(diǎn)，樹的融合(RF和GBDT)
15) 特征提取方法，如何判斷特征是否重要
16) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及推導(dǎo)
17) HMM模型狀態(tài)推導(dǎo)
18) 過(guò)擬合原因以及解決辦法(深度學(xué)習(xí)同)
19) 常見(jiàn)損失函數(shù)
20）機(jī)器學(xué)習(xí)性能評(píng)價(jià)，準(zhǔn)確率，召回率,ROC
22）降采樣，PCA，LDA
深度學(xué)習(xí)
常見(jiàn)問(wèn)題
1）四種激活函數(shù)區(qū)別和作用
2）過(guò)擬合解決方法
3）(CNN)卷及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層作用
4）(RNN)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5）LSTM
6）梯度彌散
7）優(yōu)化算法 adam，SGD等
8）分析Alexnet,VGG的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及各層作用
9）XgBoost(好像很多公司也面到了)
10)梯度下降的優(yōu)化
12)卷積核參數(shù)計(jì)算
13)TensorFlow中的session是什么，session和interactivesession的區(qū)別
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