小米-机器学习算法工程师-一面面经
2019-08-27 50min 一面
面试的是个做NLP的小姐姐，问题记不清了，大概就是这些吧，一到面试就失忆。。。
- L1和L2区别
- bagging和boosting的区别
- TFIDF和textrank，说下公式
- 说一下随机森林、优缺点是什么
- CNN怎么减少参数
- 梯度消失和梯度爆炸
- 怎么判断一个字符串是否是日期
- LSTM的几个门
- RNN每一层的输入
- 过拟合、欠拟合怎么判断，解决
- 分类效果不好怎么做
- ID3，C4.5、决策树的构建
- 讲下SVM，SVM为什么叫支持向量机、损失函数是什么、核函数
- 说下逻辑回归、损失函数
- 缺失值怎么处理
- 特征选择方法
- jieba分词原理、提高分词准确率
- 用的Python还是C++多，没有去实习过吗？没有。。
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埋点都出来了