美团机器学习面经
美团 机器学习
走进去的时候 面试官对着简历反复看了好几遍 感觉没有兴趣点 ,隐隐约约的觉得马上要GG了
1 问了 卷积层和池化层的区别
卷积层:用它来进行特征提取。
池化层:对输入的特征图进行压缩,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度;一方面进行特征压缩,提取主要特征
2 卷积公式 手写 撸了一个二维的卷积 ,一维的忘了
/f(t)g(x-t)dt /表示积分
3你对传统的机器学习有了解吗?比如?
4哦 逻辑斯地回归 说一下目标函数 ( 说了对数损失)
5 为什么用这个目标函数
6 平方误差可以用在这个损失函数上吗? 为啥?
( 说平方误差不好 ,解释了为啥 问能用吗? 我想回去看统计学习了)
7 你的研究课题是啥? 懵逼中 ,你做了啥?(。。。)
8 大数据
(没深入)
9 输入正整数N 打印2^ n值
首先说移位,然后大数怎么办 ?最后算法没写出来。
GG
总结: 传统的机器学习方法有待提升 ,需要看大数据的东西