機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師面試問(wèn)題匯總

一、OPPO提前批（崗位：機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師）

1.1 一面（通過(guò)） 2018.07.21

手寫二叉樹(shù)前序遍歷

劍指offer青蛙跳臺(tái)階問(wèn)題：一只青蛙一次可以跳上1級(jí)臺(tái)階，也可以跳上2級(jí)。求該青蛙跳上一個(gè)n級(jí)的臺(tái)階總共有多少種跳法？ 我：采用遞歸的方式做，f（n） = f（n-1） + f（n-2） n》=3; f（1） = 1; f（2） = 2; 面試官：如果不利用遞歸方式怎么做？ 我：構(gòu)建一個(gè)vector向量，［1， 2， 3， 5 。..］ 當(dāng)前數(shù)等于前兩個(gè)數(shù)字的和。面試官：這樣做空間復(fù)雜度多少？我：O（N） 面試官：有沒(méi)有更好的方法。我：用兩個(gè)變量代替f（n-1）， 和f（n-2）， 每次計(jì)算完后更新他們的值。這樣做空間復(fù)雜度為O（1）。

簡(jiǎn)述一下XGBoost？ boosting的思想是每一個(gè)基分類器糾正前一個(gè)基分類器的錯(cuò)誤，至于糾正的方式不同所以有不同的boosting算法，比如通過(guò)調(diào)整樣本權(quán)值分布訓(xùn)練基分類器對(duì)應(yīng)的AdaBoost，通過(guò)擬合前一個(gè)基分類器與目標(biāo)值的誤差的負(fù)梯度（也不能說(shuō)是殘差，只有在損失函數(shù)是平方損失時(shí)才能叫殘差，一般的損失函數(shù)是近似殘差）來(lái)學(xué)習(xí)下一個(gè)基分類器的方法是gradient boosting

單例設(shè)計(jì)模式

決策樹(shù)分裂條件？

信息增益怎么計(jì)算？

給你兩個(gè)向量，它們之間的距離計(jì)算方式有幾種，分別怎么計(jì)算，寫出計(jì)算公式

分類問(wèn)題的損失函數(shù)

1.2 二面（掛） 2018.07.21

auc和f-score的區(qū)別

SVM的工作原理

未來(lái)三年的的規(guī)劃

你收獲最大的一門課程，分別站在自己的角度和別人的角度說(shuō)一下為什么你的收獲大，比別人收獲多

你關(guān)注時(shí)事熱點(diǎn)嗎？說(shuō)一下你最近關(guān)注的熱點(diǎn)，你對(duì)此有什么看法

最滿意的一個(gè)項(xiàng)目，詳細(xì)介紹一下

f-score的表達(dá)式

最難過(guò)的一件事，怎么解決的

寫代碼是如何調(diào)優(yōu)的

對(duì)于寫代碼如何看待

說(shuō)一下你的優(yōu)勢(shì)

二、多益網(wǎng)絡(luò)（崗位：人工智能及大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師）

2.1 一面 2018.08.16

介紹一下自己

談一下你的覺(jué)得不錯(cuò)的項(xiàng)目

深度學(xué)習(xí)中的正則化

線性回歸與邏輯回歸的區(qū)別

鏈表與數(shù)組的存儲(chǔ)區(qū)別

QN與DQN的區(qū)別

你有offer嗎

你如何看待加班

假如你有一千萬(wàn)的信息文本，你如何找出重復(fù)最多的前十條

冒泡排序

三、阿里巴巴（崗位：機(jī)器學(xué)習(xí)算法崗）

3.1 面試前的了解 2018.08.20

卷積核的作用？在圖像中或者文本中？（提取特征）

Pooling層的作用？（擴(kuò)大感受野，降低參數(shù)規(guī)模）

有沒(méi)有關(guān)注神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性？哪些方法？

有沒(méi)有想過(guò)利用RNN結(jié)構(gòu)去處理自動(dòng)駕駛中關(guān)于時(shí)間連續(xù)的問(wèn)題？

CBDT屬于集成學(xué)習(xí)中的哪種結(jié)構(gòu)？損失函數(shù)是什么？

CART的基本結(jié)構(gòu)？

RELU的正半軸是線性的，怎么實(shí)現(xiàn)非線性的呢？（解答）

四、網(wǎng)易互聯(lián)網(wǎng)（崗位：機(jī)器學(xué)習(xí)算法崗）

4.1 一面 2018.08.29

自我介紹

編程：給定兩個(gè)有序鏈表如L1：{1，3，5}， L2：{2，4，6}，輸出{6，5，4，3，2，1}

項(xiàng)目介紹：基于模仿學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛（負(fù)責(zé)工作及實(shí)現(xiàn)流程）；天池工業(yè)AI大賽（特征工程、XGBOOST詳細(xì)介紹：一定看透論文?。。。?；

樹(shù)結(jié)構(gòu)：當(dāng)特征值為連續(xù)的如0.001，0.0011，0.0011.。.如何進(jìn)行分裂

模型結(jié)構(gòu)：ResNet50的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

介紹一下遷移學(xué)習(xí)，如何Finetune

五、招銀網(wǎng)絡(luò)（崗位：機(jī)器學(xué)習(xí)算法崗）

5.1 簡(jiǎn)歷面 2018.09.12

缺失值如何處理

特征工程的處理

介紹如何做的模型融合

說(shuō)一下XGBoost與GBDT的區(qū)別，是否了解lightgbm， catboost

智力題：一條線段隨機(jī)分成三段，能拼成三角形的概率是多少？

如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)鏈表的逆序

Python中如何用pandas讀取一個(gè)很大的文件，這個(gè)文件超過(guò)了計(jì)算機(jī)的內(nèi)存

解釋一下Python的裝飾器