機(jī)器學(xué)習(xí)算法崗面經(jīng)整理！查漏補(bǔ)缺
寫在前面
三月面試了好幾輪，寫個(gè)帖子記錄一下問(wèn)過(guò)的問(wèn)題，為接下來(lái)的其他公司的面試查漏補(bǔ)缺一下，也給大家一些準(zhǔn)備的方向。
騰訊
一面（涼）
自我介紹 問(wèn)做過(guò)的項(xiàng)目，同時(shí)在過(guò)程中穿插用過(guò)的模型的問(wèn)題，比如 word2vec兩個(gè)模型的損失函數(shù)是什么 cbow和skipgram的比較，為什么skipgram會(huì)更好，哪個(gè)的計(jì)算復(fù)雜度高 為什么使用隨機(jī)森林 決策樹(shù)的分裂方式是什么，根據(jù)什么變量來(lái)決定分裂變量 手撕代碼 給一個(gè)數(shù)N，k，每一輪可以進(jìn)行兩種操作的其中一種：①所有的數(shù)拆分成兩個(gè)更小的數(shù)；②所有的數(shù)-1。已知拆分操作只能進(jìn)行k次，問(wèn) 最少需要多少次把所有數(shù)都消去 給一串?dāng)?shù)列，這串?dāng)?shù)列有正有負(fù)，但是總和為0。每個(gè)數(shù)xi代表一個(gè)村莊，正的表示村莊想賣出xi份水果，負(fù)的表示想買入xi份水果。兩相鄰村莊間的距離是相同的，單位距離運(yùn)送一份水果的運(yùn)費(fèi)均相同，每份都是k。問(wèn)，把每個(gè)村莊的需求和供給都解決掉需要的最少運(yùn)送費(fèi)是多少？
這是第一次面試，涼得很徹底，因?yàn)楹芏嗨惴?xì)節(jié)都沒(méi)有好好復(fù)習(xí)，而且代碼寫的也不夠整潔快速
阿里螞蟻
一面
面我的是多方安全團(tuán)隊(duì)，問(wèn)了很久他們做的東西，具體還是不太懂，大概意思就是法規(guī)限制了我們獲取的數(shù)據(jù)規(guī)模和維度，要用有限的數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（比如銀行貸款啊之類的）
問(wèn)了我們碩士是授課型還是論文型，問(wèn)了我們現(xiàn)在專業(yè)學(xué)習(xí)的東西和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的部分有哪些， 然后問(wèn)了我做詞向量的項(xiàng)目，問(wèn)優(yōu)化方向之類的，有沒(méi)有根據(jù)文本特征做定制化的算法調(diào)整 然后問(wèn)了xgboost和randomforest的區(qū)別。什么場(chǎng)景表現(xiàn)會(huì)更好之類的。 然后問(wèn)了一道邏輯題：兩個(gè)人抽100個(gè)球，你是先手，每次兩個(gè)人只能取1-6個(gè)球，問(wèn)怎么抽才能使得你是最后一個(gè)把球抽完的 問(wèn)了一道挺基礎(chǔ)的算法：找出有序數(shù)組中位數(shù)，想優(yōu)化時(shí)間復(fù)雜度。 感覺(jué)不是很匹配，面試官的意思是想要的是那種潛力型，會(huì)融合很多算法，開(kāi)發(fā)新算法的人才，我太菜了
美團(tuán)
美團(tuán)的筆試還是做的挺差的，五題只做了兩題，兩題都只有27%。。
一面
word2vec 訓(xùn)練過(guò)程訓(xùn)練原理 訓(xùn)練的損失函數(shù) 我看到你做多分類情感分析多分類問(wèn)題的損失函數(shù)是什么 Soft max的計(jì)算公式是什么？為什么使用指數(shù)函數(shù)？ LSTM的信息傳遞機(jī)制是什么？他和RNN相比有什么優(yōu)勢(shì)。 Bert 他和普通的Word2Vec模型相比優(yōu)勢(shì)在哪里 他為什么會(huì)有這樣的優(yōu)勢(shì)(優(yōu)勢(shì)，指的是他能生成語(yǔ)境化的向量 Bert中的 transformer attention multihead attention 注意力機(jī)制的運(yùn)行過(guò)程是什么樣的？ 注意力機(jī)制中對(duì)于每一個(gè)詞的分?jǐn)?shù)會(huì)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，請(qǐng)問(wèn)這一步的目的是什么 你剛剛提到batch normalization BN的作用是什么？它有四個(gè)公式，每一個(gè)公式分別是什么，有什么各自的作用 我對(duì)于每一個(gè)Batch 都計(jì)算出來(lái)了他對(duì)應(yīng)的均值跟方差這些，它們相互獨(dú)立的嗎？還是會(huì)相互影響。 我看你大多數(shù)是自然語(yǔ)言處理的事件，你有做過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)的任務(wù)嗎？回答：有機(jī)器學(xué)習(xí)課上嘗試手寫卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重是怎么更新的，平均池化和最大持化的反向傳播是怎么運(yùn)作的？ 沒(méi)有手撕代碼，但是讓我直接實(shí)現(xiàn)kmeans的偽代碼，不用編譯
總結(jié)來(lái)說(shuō)，美團(tuán)一面問(wèn)的都很基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)問(wèn)題，都答出來(lái)了，因?yàn)闇?zhǔn)備過(guò)，所以說(shuō)的時(shí)候比較有自信，然后挺流暢的。面試官就說(shuō)覺(jué)得我基礎(chǔ)知識(shí)挺扎實(shí)的挺好的（這個(gè)小哥人很nice，也是第一個(gè)這么夸我的面試官，挺受鼓舞的，很謝謝他
二面
大部分問(wèn)題和一面的很接近，但是面試官好像是一面面試官的老大，會(huì)從更多維度來(lái)問(wèn)你
word2vec訓(xùn)練過(guò)程的最后一步有什么辦法可以優(yōu)化softmax的計(jì)算，我沒(méi)答上來(lái)，他就告訴我說(shuō)是指數(shù)函數(shù)的計(jì)算會(huì)用查表來(lái)近似代替 你大部分用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是比較淺層的，有沒(méi)有試過(guò)更深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 有做過(guò)圖像方面的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目嗎 有沒(méi)有在實(shí)踐中應(yīng)用過(guò)transformer
最后面試官的評(píng)價(jià)是基礎(chǔ)知識(shí)比較好，但是實(shí)踐經(jīng)歷和業(yè)界場(chǎng)景有差距emmm，然后面試才剛剛開(kāi)始，沒(méi)這么快能給你答復(fù)（好的我知道我是備胎了55555 美團(tuán)是我很想去的公司，我面試的部門是做美團(tuán)外賣的推薦廣告業(yè)務(wù)的，在他們場(chǎng)景中會(huì)用到很多的深度學(xué)習(xí)的模型（圖像+nlp）來(lái)提取特征和做推薦預(yù)估, 而且關(guān)注了美團(tuán)的技術(shù)博客，他們做的很多東西我都覺(jué)得和自己做過(guò)的項(xiàng)目很match。
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在機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中該如何選擇優(yōu)化器
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