人工智能算法工程师常晤面试题及解答
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本文摘要：导语正值求职、跳槽季，无论你是换事情还是找实习，没有真本事都是万万不行的，可是如何高效率温习呢？之前我们给大家推荐了一份 Python 面试宝典，收藏了近 300 道面试题，今天为为家经心准备了一份 AI相关岗位的面试题，帮大家扫清知识盲点，自信上场！机械学习工程师面试1、你会在时间序列数据集上使用什么交织验证技术？是用k倍或LOOCV？2、你是怎么明白偏差方差的平衡的？3、给你一个有1000列和1百万行的训练数据集，这个数据集是基于分类问题的。
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导语正值求职、跳槽季，无论你是换事情还是找实习，没有真本事都是万万不行的，可是如何高效率温习呢？之前我们给大家推荐了一份 Python 面试宝典，收藏了近 300 道面试题，今天为为家经心准备了一份 AI相关岗位的面试题，帮大家扫清知识盲点，自信上场！机械学习工程师面试1、你会在时间序列数据集上使用什么交织验证技术？是用k倍或LOOCV？2、你是怎么明白偏差方差的平衡的？3、给你一个有1000列和1百万行的训练数据集，这个数据集是基于分类问题的。司理要求你来降低该数据集的维度以淘汰模型盘算时间，但你的机械内存有限。你会怎么做？4、全球平均温度的上升导致世界各地的海盗数量淘汰。
这是否意味着海盗的数量淘汰引起气候变化？5、给你一个数据集，这个数据集有缺失值，且这些缺失值漫衍在离中值有1个尺度偏差的规模内。百分之几多的数据不会受到影响？为什么？6、你意识到你的模型受到低偏差和高方差问题的困扰。那么，应该使用哪种算法来解决问题呢？为什么？7、协方差和相关性有什么区别？8、真阳性率和召回有什么关系？写出方程式。
9、Gradient boosting算法（GBM）和随机森林都是基于树的算法，它们有什么区别？10、你认为把分类变量当成一连型变量会更获得一个更好的预测模型吗？11：“买了这个的客户，也买了......”亚马逊的建议是哪种算法的效果？12、在k-means或kNN，我们是用欧氏距离来盘算最近的邻人之间的距离。为什么不用曼哈顿距离？13、我知道校正R2或者F值是用来评估线性回归模型的。那用什么来评估逻辑回归模型？14、为什么朴素贝叶斯如此“朴素”？15、花了几个小时后，现在你急于建一个高精度的模型。
效果，你建了5 个GBM（Gradient Boosted Models），想着boosting算法会展现“魔力”。不幸的是，没有一个模型比基准模型体现得更好。最后，你决议将这些模型联合到一起。只管众所周知，联合模型通常精度高，但你就很不幸运。
你到底错在那里？以上题目谜底详解：https://www.tinymind.cn/articles/109【推荐收藏】机械学习课本中的 7 大经典问题https://www.tinymind.cn/articles/83算法工程师面试题事情中的算法工程师，许多时候，会将生活中转瞬即逝的灵感，付诸产物化。将算法研究应用到事情中，与纯粹的学术研究有着一点最大的差别，即需要从用户的角度思考问题。许多时候，你需要明确设计的产物特征、提升的数据指标，是不是能真正迎适用户的需求，这便要求算法工程师能在多个模型间选择出最合适的谁人，然后通过快速迭代到达一个可以走向产物化的效果。知识储蓄作为乐成的根底亦必不行少，以下是营长为你精选的算法面试，帮你检查下自己的技术是否在线。
1. LDA(线性判别分析) 和 PCA 的区别与联系 2. K-均值算法收敛性的证明3. 如何确定 LDA (隐狄利克雷模型) 中主题的个数4. 随机梯度下降法的一些革新算法5. L1正则化发生稀疏性的原因6. 如何对贝叶斯网络举行采样 7. 从方差、偏差角度解释 Boosting 和 Bagging8. ResNet的提出配景和焦点理论9. LSTM是如何实现是非期影象功效的10. WGAN解决了原始 GAN 中的什么问题以上题目谜底详解：https://www.tinymind.cn/articles/1275【推荐收藏】是男子就过8题！楼教主出题，请接招https://www.tinymind.cn/articles/47算法和编程面试题精选TOP50！(附代码+解题思路+谜底)https://www.tinymind.cn/articles/3759深度学习12大常晤面试题1.什么是深度学习？为什么它会如此受接待？3.深度学习与机械学习有什么区别？4.深度学习的先决条件是什么？5.选择哪些工具/语言构建深度学习模型？6.为什么构建深度学习模型需要使用GPU？7.何时（那边）应用神经网络？8.是否需要大量数据来训练深度学习模型？9.那里可以找到一些基本的深度学习项目用来训练？10.深度学习的一些免费学习资源最后附上深度学习的相关面试问题有哪些？（1）深度学习模型如何学习？ （2）深度学习模型有哪些局限性？ （3）前馈神经网络和递归神经网络之间有什么区别？ （4）什么是激活特征函数？ （5）什么是CNN，它有什么用途？ （6）什么是池化？ 简述其事情原理。（7）什么是dropout层，为什么要用dropout层？ （8）什么是消失梯度问题，如何克服？ （9）什么是优化函数？说出几个常见的优化函数。
以上题目谜底详解：https://www.tinymind.cn/articles/608Python常晤面试题100+Python编程题给你练~（附谜底）https://www.tinymind.cn/articles/398710个Python常晤面试题，这些弄不明确不要说学过Python！https://www.tinymind.cn/articles/3768Google人工智能面试题1、求导1/x。2、画出log (x+10)曲线。3、怎样设计一次客户满足度观察？4、一枚硬币抛10次，获得8正2反。
试析抛硬币是否公正？p值是几多？5、接上题。10枚硬币，每一枚抛10次，效果会如何？为了抛硬币更公正，应该怎么革新？6、解释一个非正态漫衍，以及如何应用。7、为什么要。
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