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L家实习电面

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xnature 发表于 2015-10-27 03:55:03 | 显示全部楼层 |阅读模式

2016(7-9月) 码农类 硕士 实习@Linkedin - 内推 - 技术电面 |Passfresh grad应届毕业生

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经典面经题。和这个面经(传送门)基本一致。附加几道机器学习问题。
什么是过拟合?如何避免?楼主答了4条。-google 1point3acres
为什么数据越多越好?
kmeans聚类的时候如何选择类的多少?
kmeans聚类的误差随着类的增加会上升么?

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snowwolf 发表于 2015-10-27 05:45:10 | 显示全部楼层
求问哪四条?
我只知道regularization和cross-validation
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雀巢咖啡extra 发表于 2015-10-27 13:07:52 | 显示全部楼层
楼主是一面还是二面呀?大概多久之后拿到结果的?
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 楼主| xnature 发表于 2015-10-28 01:36:05 | 显示全部楼层
雀巢咖啡extra 发表于 2015-10-27 13:07
楼主是一面还是二面呀?大概多久之后拿到结果的?

一面,第二天就有结果
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 楼主| xnature 发表于 2015-10-28 01:38:59 | 显示全部楼层
snowwolf 发表于 2015-10-27 05:45
求问哪四条?
我只知道regularization和cross-validation

过拟合也有可能你的数据太少太noisy了,所以增加数据量,做点数据清理也是可以的
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