【强推】18年八月互联网名企秋招面试题整理

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作者:石晓文,中国人民大学信息学院在读研究生,

个人公众号:小小挖掘机(ID:wAIsjwj)


八月参加了一些提前批的面试,包括阿里、百度、头条、贝壳、一点资讯等。整理了一些面试题,分享给大家。

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数有哪些

15、机器学习中常见的激活函数有哪些?为什么通常需要零均值?

16、DeepFM介绍

17、FM推导

18、boosting和bagging的区别?

19、bagging为什么能减小方差?

20、交叉熵损失函数,0-1分类的交叉熵损失函数的形式。什么是凸函数?0-1分类如果用平方损失为什么用交叉熵而不是平方损失?

21、L1和L2有什么区别,从数学角度解释L2为什么能提升模型的泛化能力。

22、深度学习中,L2和dropout有哪些区别?

23、L1正则化有哪些好处

24、如果有一万个地理坐标,转换成1-10000的数,可以用决策树么?

25、CART分类树和ID3以及C4.5有什么区别?

26、树集成模型有哪几种实现方式:Bagging和Boosting,回答过程中又问到了很多细节。随即森林的随机体现在哪些方面,AdaBoost是如何改变样本权重,GBDT分类树拟合的是什么?

27、Dueling DQN和DQN有什么区别

28、early stop对参数有什么影响?


二、数据结构算法题

1、K个有序数组,找一个长度最小的区间,在这个区间里至少包含每个数组各一个数

2、n个[0,n)的数,求每个数的出现次数(不能开辟额外空间)

3、数组的全排列(空间复杂度O(1))

4、一堆钞票,尽可能均分(利用背包问题的思想)

5、无向无环图中,最短路径的最大值(Floyd算法)

6、层次遍历二叉树

7、字符串的最长公共子序列(动态规划)

8、树的前序遍历和zigzag遍历(非递归)

9、一个数组,所有数组都出现了两次,只有一个数出现了一次,返回这个数(位运算)

10、一个数组,一个数出现了超过一半次数,返回这个数

11、将除法的结果用字符串返回,如果能够除尽,则返回相除的结果,如果不能除尽,则无限循环部分用[]标记。

12、数组排序,假设数组排序后的位次和排序前的位次绝对值差值小于K,有什么比快排好的算法?

13、树中两个节点的第一个的公共祖先。

14、判断是否是回文链表

15、判断两个链表中是否有相同节点


三、实践题

1、如果你想往模型中加入一个特征,如何判定这个特征是否有效?

2、LR和FM的区别?FM需要进行交叉特征的选择么?如果在LR选了一部分特征做交叉之后,取得了比FM更好的效果,这是为什么?如果FM变成DeepFM之后,效果超过了LR,这又是为什么?

3、如果逻辑回归的所有样本的都是正样本, 那么它学出来的超平面是怎样的?

4、哪些场景下的分类问题不适用于交叉熵损失函数?

5、推荐系统中你认为最重要的环节是什么?

6、多臂老虎机中,有许多方法,比如e-greedy,timponson采样,UCB,这些方法都有哪些适用场景?

7、如何预测一家店分品类的销量

8、信息流采样,有n份数据,但是n的长度并不知道,设计一个采样算法,使得每份被选择的概率是相同的。

9、模型在线下评估和线上使用时,往往出现线上实际效果不如线下效果的情况,请分析可能的原因。

10、在CTR预估问题中,假设训练数据的正负样本数为1:4,测试数据中的正负样本数也为1:4,那么此时模型对测试集,学到的平均点击率为1/(1+4),假设此时采取了欠采样策略,使正负样本数为1:1,对同样的测试集进行预测,平均点击率应该是多少?(样本量很大,初始总样本数为10亿)

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