liantieyu level
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上海市计算技术研究所
2018
算法工程师
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秋招第一次面试,一面挂了也在意料之中,吸取教训,继续努力。记录一下也是为了警醒自己差得远,还得狠狠努力。 首先介绍了自己研究生期间的学业情况。 接着,面试管开始从项目问起,我简历上两个项目,一个问答系统,一个数据挖掘+推荐系统。这两个项目自己给自己挖了不少坑。 感觉面试官项目经验很丰富,技术很扎实,喜欢顺着项目一步一步往深问。 对于第一个项目,首先问了项目团队的情况,又问了我负责的部分。我回答主要是负责Query分词、同义词替换、词向量构建、Query Top K匹配这一小块。面试官从分词开始,问了包括 1)分词工具(我回答结巴),为什么要用这个(我的原因...
问答系统使用模糊匹配更好吧。词向量维数我的项目是在2万上下,leader说还可以减减,控制在一万以内、常用词比较好。维度灾难一般在特征数多过样本数时就会发生(当然很早就会出现趋势)。topk我的经验是10-50不等,根据文本长度定。模型评价标准论文里一般用搜狗的那个,不过现实语料这么多,又不是每一篇都有标签... 协同过滤那部分我觉得没毛病呀,不过论文和工业中效果都一般,现在多用各种因子分解机。xgboost树的深度大概是想说特征的个数吧,减少子树的个数、减轻子树的权重、增大学习率都可以减轻过拟合。 共勉老哥
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