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分享些machine learning engineer的面经

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FelixSchmidt 发表于 2016-10-29 04:42:54 | 显示全部楼层 |阅读模式

2016(10-12月) 码农类 硕士 全职@Baidu USA, TuSimple, Recruit Institute of Technology - 内推 - 技术电面 |Passfresh grad应届毕业生

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最近四天每天电面,有三个都是跟machine learning相关的(Baidu AI Lab, TuSimple, Recruit Institute of Technology),遂总结一下以供参考,顺便攒人品~~.鐣欏璁哄潧-涓浜-涓夊垎鍦

. 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴
由于有好些问题都是重复的,我就写一块儿了。另外感慨下刚刚面完的RIT(他家HQ在日本,然后这边有个research institute),面试官是MIT Media Lab的大牛,谈吐得当口音也很好,比一面时的毛子大哥好多了~~
1. 解释SVM, GBRT, CNN
2. 常用的regularization. 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres
3. cross validation相关,以及如何将cross validation和parameter tuning结合起来
4. 一些semi-supervised learning的基本概念
5. 给10000个未标注的tweets作为训练数据,和pre-defined的5个类别,如何标定数据?如何设计分类器?(crowdsourcing)
6. 当训练数据不均匀的时候如何解决?如何验证结果?(F measure,然而并没有答上来看来姿势水平还是too low)
6. 常用的聚类算法。对于kmeans,如何选择初始点?如何选择K?
7. 如何探测underfitting / overfitting?如何解决?
8. stochastic gradient descent,算法不收敛有哪些可能原因?
9. CNN parameter tuning的方法有哪些?. 1point3acres.com/bbs
10. 如何计算图片相似度?
---
大概就这些,感觉基础知识挺重要的,嗯~ o(* ̄▽ ̄*)o
bbsbbstry 发表于 2016-10-29 05:33:35 | 显示全部楼层
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楼主好厉害
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bbsbbstry 发表于 2016-10-29 05:33:50 | 显示全部楼层
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Warald
感觉基础相当扎实
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 楼主| FelixSchmidt 发表于 2016-10-29 14:16:56 | 显示全部楼层
bbsbbstry 发表于 2016-10-29 05:33
感觉基础相当扎实

哈哈其实有好些一开始都没答好,不过感觉开放性问题跟面试官交流挺重要的
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