阿里机器学习面试(高德地图)

首先是自我介绍,然后从自己最熟悉的项目开始,介绍项目过程,在此阶段,面试官会反复打断你,然后就里面的东西提出问题,所以一定要准备的非常仔细。会准备一个小黑板,给面试者写东西,我的面试问题是:
1.归一化的方法和公式
2.数据不均衡的处理方法
3.衡量特征与目标label之间关系的方法,如皮尔逊相关系数(公式),各种模型的feature importance。
4.随机森林得到的feature importance的原理
5.Batch Normalization的优缺点
6.介绍树的分叉原则,ID3,C4.5
7.介绍随机梯度下降法以及牛顿法的优缺点
8.介绍逻辑回归,并写出损失函数并推导随机梯度下降
9.gbdt与xgboost的相同点和不同点
10.冒泡排序
11.讲述一下xgboost的基本原理
#阿里巴巴#
全部评论
问的很基础啊,不说了,去看书,感谢你的分享
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发布于 2018-04-23 17:29
感觉问的很基础,但是要我回答的话,还是回答不出来,基础真的很容易忘啊
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发布于 2018-04-23 19:11
很基础然而记不住
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发布于 2019-03-21 20:01

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昨天 20:26
已编辑
电子科技大学 C++
T3题面:给一个3e5数组,每次询问长度为len的子数组乘积的和,如果子数组乘积>1e9,则视为0.赛后一分钟想出来了,比赛时打了个暴力+线段树注意到1e9大约是2^30, 因此len长度如果>30就直接输出0,30以内做一个记忆化就行,复杂度O(30*n)感觉是以前比赛做过的题,忘了怎么做了。。。---upd: 忘了数据范围了,如果有0,1的话那这样也不行
blueswiller:给出一个做法,刚刚才想到,应该没问题,时间复杂度为 O(max(30n, nlogn)): 1. 根据 0 切分数组。2. 现在问题转化为>=1 的情况,我们首先维护每一个数前一个 > 1 的数的位置,同时维护一个长度的差分数组,初始值全为 0。3. 我们从每一个数 i 开始向前跳,至多跳 30 次,维护这个过程中的乘积,于是得到 30 个区间加和。举例:假设从 j1 跳到 j2 ,相当于对查询长度 (i- j1 + 1) 至 (i - j2) 贡献 a_i * ... * a_j1。4. 对于所有区间加和,我们采用差分数组结合树状数组对其进行维护,由于长度至多为 n ,树状数组构建的复杂度为 O(nlogn),于是,构建阶段的复杂度为 O(max(30n, nlogn))。在线单次查询的复杂度为树状数组查询的复杂度 O(logn)。
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mq2:我倒是觉得这种敞亮一点好。能接受就去不能就不去呗。 完了跟现在“正常”公司一样,hr说的天花乱坠,进去一看根本就是996核动力牛马,想走又没应届生身份了。岂不是更糟。
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