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腾讯Offer已拿,这99道算法高频面试题别漏了,80%都败在算法上
2022-04-23 15:42:00 【InfoQ】

- 写出全概率公式&贝叶斯公式
- 模型训练为什么要引入偏差(bias)和方差(variance)? 证
- CRF/朴素贝叶斯/EM/最大熵模型/马尔科夫随机场/混合高斯模型
- 如何解决过拟合问题?
- One-hot的作用是什么?为什么不直接使用数字作为表示
- 决策树和随机森林的区别是什么?
- 朴素贝叶斯为什么“朴素naive”?
- kmeans初始点除了随机选取之外的方法
- LR明明是分类模型为什么叫回归
- 梯度下降如何并行化
- LR中的L1/L2正则项是啥
- 简述决策树构建过程
- 解释Gini系数
- 决策树的优缺点
- 出现估计概率值为 0 怎么处理
- 随机森林的生成过程
- 介绍一下Boosting的思想
- gbdt的中的tree是什么tree?有什么特征
- xgboost对比gbdt/boosting Tree有了哪些方向上的优化
- 什么叫最优超平面
- 什么是支持向量
- SVM如何解决多分类问题
- 核函数的作用是啥

- 怎么去除DataFrame里的缺失值?
- 特征无量纲化的常见操作方法
- 如何对类别变量进行独热编码?
- 如何把“年龄”字段按照我们的阈值分段?
- 如何根据变量相关性画出热力图?
- 如何把分布修正为类正态分布?
- 怎么简单使用PCA来划分数据且可视化呢?
- 怎么简单使用LDA来划分数据且可视化呢?

- 你觉得batch-normalization过程是什么样的
- 激活函数有什么用?常见的激活函数的区别是什么?
- Softmax的原理是什么?有什么作用?CNN的平移不变性是什么?如何实现的?
- VGG,GoogleNet,ResNet等网络之间的区别是什么?
- 残差网络为什么能解决梯度消失的问题
- LSTM为什么能解决梯度消失/爆炸的问题
- Attention对比RNN和CNN,分别有哪点你觉得的优势
- 写出Attention的公式
- Attention机制,里面的q,k,v分别代表什么
- 为什么self-attention可以替代seq2seq

- GolVe的损失函数
- 为什么GolVe会用的相对比W2V少
- 层次softmax流程
- 负采样流程
- 怎么衡量学到的embedding的好坏
- 阐述CRF原理
- 详述LDA原理
- LDA中的主题矩阵如何计算
- LDA和Word2Vec区别?LDA和Doc2Vec区别
- Bert的双向体现在什么地方
- Bert的是怎样预训练的
- 在数据中随机选择 15% 的标记,其中80%被换位[mask],10%不变、10%随机替换其他单词,原因是什么
- 为什么BERT有3个嵌入层,它们都是如何实现的
- 手写一个multi-head attention

- DNN与DeepFM之间的区别
- 你在使用deepFM的时候是如何处理欠拟合和过拟合问题的
- deepfm的embedding初始化有什么值得注意的地方吗
- YoutubeNet 变长数据如何处理的
- YouTubeNet如何避免百万量级的softmax问题的
- 推荐系统有哪些常见的评测指标?
- MLR的原理是什么?做了哪些优化?

- 常见的模型加速方法
- 目标检测里如何有效解决常见的前景少背景多的问题
- 目标检测里有什么情况是SSD、YOLOv3、Faster R-CNN等所不能解决的,假设网络拟合能力无限强
- ROIPool和ROIAlign的区别
- 介绍常见的梯度下降优化方法
- Detection你觉得还有哪些可做的点
- mini-Batch SGD相对于GD有什么优点
- 人体姿态估计主流的两个做法是啥?简单介绍下
- 卷积的实现原理以及如何快速高效实现局部weight sharing的卷积操作方式
- CycleGAN的生成效果为啥一般都是位置不变纹理变化,为啥不能产生不同位置的生成效果
- 由此看来算法真的很重要,所以小编在这里给大家分享一份算法大牛的书籍
















































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