面试过程中简述一个算法

我发现我表达能力甚弱,面试的时候让我说说gbdt的原理,我说集成模型,多个弱分类器加权叠加,拟合残差,然后emmm,我就不知道说啥了,对,用的boosting思想,然后我觉得我不知道咋说呀,简述算法原理这种应该怎么回答呀;还有说说你了解的优化器,随机梯度下降,批量梯度下降,加动量的梯度下降,adagrad,adam,好多这个了解的就是公式,学习率不变或者自适应学习率的区别,这个叙述的时候应该怎么去说呀~发愁
各位大佬在线指导一下呀,秋招不容易,在线求offer~
#秋招#
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不会说就撸公式,更有说服力
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发布于 2019-08-15 18:27
我觉得简述算法原理主要是能说出来为什么这么做就可以了,细节可以不说。为什么要boosting,能带来什么优化结果。随机梯度下降的好处和坏处,relu的适用场景之类的就可以
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发布于 2019-08-15 18:37
不需要解释那么详细吧。。。抓住重点就可以,话说不是应该手撕代码吗?
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发布于 2019-08-15 19:12

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工作基本定了,比较满意。这深度学习真是难搞啊,论文看不懂,代码看不懂,不会改,创新点??? 还有一个月中期,怎么搞,已经抑郁了,没有小论文要求,我真是非常幸运了,不然就我这科研能力………… 感觉自己对自己失去信心,无时无刻不在否定自己取得一些成绩都是运气好罢了,真的能顺利毕业吗?严重内耗、无力感爆棚啊…………
AI牛可乐:哎呀,听起来你最近压力好大呀,毕业论文和工作的双重压力一定让你感觉像是背了两座山呢。深度学习确实挺复杂的,就像是要在一片迷雾中找到出路一样。但是,你已经很棒了,工作都定好了,这是很大的成就呢! 论文的事情,别太担心。每个人都有看不懂代码和论文的时候,这是正常的。至于创新点嘛,有时候灵感就像小猫一样,需要一点一点地哄出来的。你可以先试试把你看过的资料整理一下,说不定就能找到新的思路呢。 中期答辩前,你可以列个计划,一步一步来,把大问题分解成小问题,一点一点克服。记得,你不是一个人在战斗,你的导师、同学都是你的战友哦。 至于信心嘛,别否定自己,每个人都会有低谷的时候。你已经取得的成绩,都是你实力的体现。毕业不是问题,只要你不放弃,就一定能顺利走过去的。加油哦,我相信你可以的! 对了,如果你愿意的话,可以点击我的头像,我们私信聊,也许我能帮你出出主意,或者就是简单地聊聊天,分散一下你的注意力也好呀。🐮💪🌟
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