一、机器学习基础题 1、LSTM的公式 2、RNN为什么出现梯度消失及BPTT的推导 3、DQN的基本原理么 4、GBDT和随机森林有什么区别 5、GBDT的原理，如何做分类和回归 6、随机森林的随机体现在哪方面 7、Wide &Deep的原理 8、GBDT+LR是怎么做的? 9、DQN模型为什么要做经验回放 10、数据之间如果不是独立同分布的会怎样 11、AUC的原理介绍一下 12、XGBOOst和GBDT的区别。 13、强化学习和监督学习的区别 14、神经网络里面的损失函...

本人本科信管金融双学位，研究生理学专业。算法全凭研究生阶段自学。有M厂一年实习经历。 从研究生入学到现在，四战头条，前三次均以失败告终，第四次幸运的拿到了offer意向书，这里记录一下我的四次面试经历。希望对你有所帮助。 第一次（2017.05）- 爬虫实习生 那时自己刚在一家私募公司写了两个月爬虫，但从未经历过大厂的面试，满怀信心却被现实浇了一盆冷水。那时的我，甚至连栈都不会用。 面经如下： 1、tfidf的原理是什么，请写出计算公式 2、去除字符串中连续的ac 和 b，比如aaccd，去除之后就是d，因为去除中间的ac后，剩下acd...