牡丹香烟,75道常见AI面试题,看看你的常识盲点在哪?(附解析),对联贴法

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【导语】正值求职、换岗季,不管你是换作业仍是找实习,没有真本事都是万万不可的,但是怎样高效率温习呢?之前咱们给咱们引荐了一份 Python 面试宝典,保藏了近 300 道面试霍军慕安冉题,今日为为家精心预备了一份 AI相关岗位的面试题,帮咱们扫清知识盲点,自傲上场!

机器学习工程师面试

1、你会在时刻序列数据集上运用什么穿插验证技术?是用k倍或LOOCV?

2江湖风云录临安、你是怎样了解误差方差的平衡的?3、给你一个有1000列和1百万行的操练数据集,这个数据集是根据分类问题的。司理要求你来下降该数据集的维度以削减模型核算时刻,但你的机器内存有限。你会怎样做?4、全球平均温度的上升导致世界各地的海盗数量削减。这是否意味着海盗的数量削减引起气候变化?5、给你一个数据集,这个数据集有缺失值,且这些缺失值散布在离中值有1个标准误差的范围内。百分之多少的数据不会遭到影响?为什么?6、你认识到你的模型遭到低误差和高方差问题的困扰。那么,应该运用哪种算法来处理问题呢?为什么?7、协方差和相关性有什么差异?8、真阳性率和召回有什么关系?写出方程式。9、Gradient boosting算法(GBM)和随机森林都是根据树的算法,它们有什么差异?10、你以为把分类变量当成接连型变量会更得到一个更好的猜测模型吗?11英文版好汉歌:“买了这个的客户,也买了......”亚马逊的主张是哪种算法的成果?12、在k-means或kNN,咱们是用欧氏间隔来核算最近的街坊之牡丹卷烟,75道常见AI面试题,看看你的知识盲点在哪?(附解析),对联贴法间的间隔。为什么不必曼哈顿间隔?13、我知道校对R2或许F值是用来评牡丹卷烟,75道常见AI面试题,看看你的知识盲点在哪?(附解析),对联贴法估线性回归模型的。那用什么来评价逻辑回归模型?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。成果,你建了5 个GBM(Gradient Boosted Models),想着boosting算法会展示“法力”。不幸的是,没有一个模型比基准模型体现得更好。最终,你决定将这些模型结合到一同。虽然众所周知,结合模型一般精度高,但你就很不走运。你究竟错在哪里?

鼓腹咝蝰

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机器学习教材中的 7 大经典问题

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算法工程师面试题

作业中的算法工程师,许多时分,会将日子中转瞬即逝的创意,寻常疣图片大全付诸产品化。

将算法研讨运用到作业中,与朴实的学术研讨有着一点最大的不同,即需求从用户的视点思考问题。许多时分,你需求清晰设苦刺头计的产品特征、提高的数据目标,是不是能真实投合用户的需求,这便要求算法工程师能在多个模型间挑选出最合适的那个,然后经过快速迭代到达一个能够走向产品化的成果。知识储藏作为成功的基础亦必不可少,以下是营长为你精选的算法面试,帮你查看下自己的技术是否在线。

1. LDA(线性判别剖析) 和 PCA 的差异与联络

2. K-苏武商标有关信息均值算法收敛性的证明

3. 怎样确认 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改善算法

5. L1正则化发生稀少性的原因

6. 怎样对贝叶斯网络进行采样

7. 从方差、误差视点解说 Boosting 和 Bagging

8. ResNet的提出布景和中心理论

9. LSTM是怎样完成长短期回忆功用的

10. WGAN处理了原始 GAN 中的什么问题

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是男人就过8题!楼教主命题,请接招

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算法和编程面试题精选TOP50!(附代码+解题思路+答案)

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深度学习12大常见面试题

1.什么是深度学习?为什置鮎龙太郎么它会如此受欢迎?

3.深度学习与机器学习有什么差异?

4.深度学习的先决条件是什么?

5.挑选哪些东西/言语构建深度学习模型?

6.为什么构建深度学习模型需求运用GPU?

7.何时(何处)运用神经网络?

8.是否需求很多数据来操练深度学习模型?

9.哪里能够找到一些根本的深度学习项目用来操练?

10.深度学习的一些免费学习资源

最终附上深度学习的相关面试问题有哪些?

(1)深度学习模型怎样学习? (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差异? (4)什么是激活特征函数? (5)什么是CN男孩都想有辆车N,它有什么用处? (6)什么是池化? 简述其作业原理。 (7)什么是dropout层,为什么要用dropout层? (8)什么是消失梯度问题,怎样战胜? (9)什么是优化函数?说出几个常见的优化函数。

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https://www.tinymind.cn/articles/608

Python常见面试题

https://www.tinymind.cn/articles/3987

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Google人工智能面试题

1、求导1/x。

2、画出log (x+10)曲线。

3、怎样规划一次客户满意度查询?

4、一枚硬币抛10次,adultgame得到8牡丹卷烟,75道常见AI面试题,看看你的知识盲点在哪?(附解析),对联贴法正2反。试析抛硬币是否公正?p值是多少?

5、接上题。10枚硬币,每一枚抛10次,成果会怎样?为了抛硬币更公正,应该怎样改善?

6、解说一个非正态散布,以及怎样运用。

7、为什么要用特征挑选?假如两个猜测因子高度相关,系数对逻辑回归有怎样的影响?系数的置信区间是多少?

8、K-mean与高斯混合模型:K-means算法和EM算法的不同在哪里?

9、运用高斯混合模型时,怎样判别它适用与否?(正态散布)

10、聚类时标签已知,怎样评价模型的体现?

11、为什么不必逻辑回归,而要用GBM?

12、每年应聘Google的人有多少?

13、你给一个Google APP做了些修正。怎样测验某项目标是否有增加

14、描绘数据剖析的流程。

15、高斯混合模型 (GMM) 中,推导方程。

16、怎样衡量用户对视频的喜欢程度?

17、模仿一个二元正态散布。

18、求一个散布的方差。

19、怎样树立中位数的Estimator?

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20、假如回归模型中的两个系数估量,分别是计算明显的,把两个放在一同测验,会不会相同明显?

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苹果人工智能面试题

1、有不计其数个用户,每个用户都有 100 个买卖,在 10000 个产品和小组中,用户所参加有意义的部分,你是怎样处理这一问题的?

2、为了消除诈骗行为,咱们对这些数据进行预挑选,怎样才干找到一牡丹卷烟,75道常见AI面试题,看看你的知识盲点在哪?(附解析),对联贴法个数据样本,协助咱们判别一个诈骗行为的真实性?

3、给出两个表格,一个表格用来存储用户 ID 以及购买产品 I出产队里养了一群小鸭子D(为1个字节),另一个表格则存储标有产品名称pornograph的产品 ID。咱们测验寻觅被同一用户一起购买的这样一个成对的产品,像葡萄酒和开瓶器,薯片和啤酒。那么,怎样去寻觅前 100 个一起存在且成对呈现的产品?

4、详细描绘 L1 正则化和 L2 正则化二者之间的差异,特别是它们自身对模型操练进程的影响有什么不同?

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5、假定你有 10 万个存储在不同效劳器上的文件,你想对一切的文件进行加工,那么用 Hadoop 怎样处理?

6、Python 和 Scala 之间有什么差异?

7、解说一下 LRU Cache 算法。

8、怎样规划一个客户——效劳器模型,客服端每分钟都能够发送方位数据。

9、怎样牡丹卷烟,75道常见AI面试题,看看你的知识盲点在哪?(附解析),对联贴法将数据从一个 Hadoop 聚类传递给另一个 Hadoop 聚类?

10、Java 中的内存有哪些不同的类型?

11、你是怎样处理数百个标题中的元数据这一繁琐使命的?

12、在局放仪数据流和可拜访性方面,怎样在躲藏时刻帧内进行丈量?其间在躲藏时刻帧内,中心超负荷将核算机能量重定向到 cellar dome 的过度杂乱文件体系的鸿沟结构。

13、你最期望具有的超能力是什么?

14、假如你有一个时刻序列传感器,请猜测其下一个读数。

15、运用 SQL 创立 market basket 输出。

16、你有没有过心理物理学试验的经历?(Resear牡丹卷烟,75道常见AI面试题,看看你的知识盲点在哪?(附解析),对联贴法ch Portfolio based question)

17、你在表征办法上的特长是什么?一般运用什么?你是怎样在研讨中运用它,有没有什么风趣的成果?(Research Portfolio based question)

18、怎样进行毛病剖析?

19、查看一个二叉树是否为左右子树上的镜像。

20、什么是随机森林?为什么朴素贝叶妈仔谷斯作用更好?

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https://www.tinymind.cn/articles/139

咱们可在详解页面查找以上一切问题的答案,面试除了命运,更多仍是需求厚实的根本功。尽力刷题吧,祝咱们都能所向无敌,顺畅进入心仪的公司~

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