kmeans聚类算法_机器学习算法工程师面试考点汇总

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来源 | 牛客网编辑 | 小军

前言

本篇根据各个公司的机器学习相关岗位面试中问的问题进行总结,后面还会更新面试中考察所占比例。

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知识点思维导图

数学基础:

1、微积分

1、SGD,Momentum,Adagard,Adam原理

2、L1不可导的时候该怎么办

3、sigmoid函数特性

2、统计学,概率论

1、a,b~U[0,1],互相独立,求Max(a,b)期望

2、一个活动,n个女生手里拿着长短不一的玫瑰花,无序的排成一排,一个男生从头走到尾,试图拿更长的玫瑰花,一旦拿了一朵就不能再拿其他的,错过了就不能回头,问最好的策略?

3、问题:某大公司有这么一个规定:只要有一个员工过生日,当天所有员工全部放假一天。但在其余时候,所有员工都没有假期,必须正常上班。这个公司需要雇用多少员工,才能让公司一年内所有员工的总工作时间期望值最大?

4、切比雪夫不等式

5、一根绳子,随机截成3段,可以组成一个三角形的概率有多大

6、最大似然估计和最大后验概率的区别?

7、什么是共轭先验分布

8、概率和似然的区别

9、频率学派和贝叶斯学派的区别

10、0~1均匀分布的随机器如何变化成均值为0,方差为1的随机器

11、Lasso的损失函数

12、Sfit特征提取和匹配的具体步骤

3、线性代数

1、求mk矩阵A和nk矩阵的欧几里得距离?

2、PCA中第一主成分是第一的原因?

3、欧拉公式

4、矩阵正定性的判断,Hessian矩阵正定性在梯度下降中的应用

5、概率题:抽蓝球红球,蓝结束红放回继续,平均结束游戏抽取次数

6、讲一下PCA

7、拟牛顿法的原理

8、编辑距离

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机器学习算法

1、处理分类问题常用算法

1、交叉熵公式

2、LR公式

3、LR的推导,损失函数

4、逻辑回归怎么实现多分类

5 、SVM中什么时候用线性核什么时候用高斯核?

6、什么是支持向量机,SVM与LR的区别?

7、监督学习和无监督学习的区别

8、机器学习中的距离计算方法?

9、朴素贝叶斯(naive Bayes)法的要求是?

10、训练集中类别不均衡,哪个参数最不准确?

11、你用的模型,最有挑战性的项目

12、SVM的作用,基本实现原理;

13、SVM的硬间隔,软间隔表达式;

14、SVM使用对偶计算的目的是什么,如何推出来的,手写推导;

15、SVM的物理意义是什么;

16、如果给你一些数据集,你会如何分类(我是分情况答的,从数据的大小,特征,是否有缺失,分情况分别答的);

17、如果数据有问题,怎么处理;

18、分层抽样的适用范围

19、LR的损失函数

20、LR和线性回归的区别

21、生成模型和判别模型基本形式,有哪些?

22、核函数的种类和应用场景。

23、分类算法列一下有多少种?应用场景。

24、给你一个检测的项目,检测罐装的可口可乐,瓶装的可口可乐作为负样本,怎么弄?

25、SVM核函数的选择

26、SVM的损失函数

27、核函数的作用

28、SVM为什么使用对偶函数求解

29、ID3,C4.5和CART三种决策树的区别

30、SVM和全部数据有关还是和局部数据有关?

31、为什么高斯核能够拟合无穷维度

32、第二面完整推导了svm一遍,还有强化学习问的很多,dqn的各种trick了解多少,怎么实现知不知道。

33、SVM所有核函数的了解应用,SVM的损失函数

34、LR和SVM 区别

35、朴素贝叶斯基本原理和预测过程

36、LR推导

37、交叉熵

38、LR公式

39、交叉熵公式

2、处理回归问题常用算法

1、L1和L2正则化的区别

2、问题:Loss Function有哪些,怎么用?

3、问题:线性回归的表达式,损失函数;

4、线性回归的损失函数

5、机器学习:知道哪些传统机器学习模型

3、处理聚类问题常用算法

1、什么是DBSCAN

2、k-means算法流程

3、LDA的原理

4、介绍几种机器学习的算法,我就结合我的项目经理介绍了些RF, Kmeans等算法。

5、KMeans讲讲,KMeans有什么缺点,K怎么确定

6、Kmeans

7、DBSCAN原理和算法伪代码,与kmeans,OPTICS区别

4、推荐系统的常用算法

1、 问推荐算法,fm,lr,embedding

2、协同过滤的itemCF,userCF区别适用场景

3、 推荐系统的大概步骤,解决冷启动。。。

4、传统的机器学习算法了解吗

5、用mapreduce实现10亿级以上数据的kmeans

6、Kmeans

7、A/B test如何进行流量分流

8、协同过滤中的算法怎么细分

9、FM公式

10、FFM公式

5、模型融合和提升的算法

1、bagging和boosting的区别

2、boosting和 bagging区别

3、XGBOOST和GDBT的区别

4、GDBT的原理,以及常用的调参参数

6、AdaBoost和GBDT的区别,AdaBoost和GBDT的区别

7、gbdt推导

8、boosting和bagging在不同情况下的选用

9、gbdt推导和适用场景

10、说一下gbdt的全部算法过程

11、rf和gbdt基分类器区别,里面的决策树分别长啥样,怎么剪枝

12、随机森林和 GBDT 的区别

13、xgboost的特征重要性计算

14、xgboost的正则项表达式

15、xgboost原理,怎么防过拟合

16、xgboost,rf,lr优缺点场景。。。

17、xgboost特征并行化怎么做的

18、xgboost和lightgbm的区别和适用场景

6、其他重要算法

1、HMM隐马尔可夫模型的参数估计方法是?

2、Bootstrap方法是什么?

3、如何防止过拟合?

4、EM算法推导,jensen不等式确定的下界

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机器学习

1、Scikit-learn

1、Focal Loss 介绍一下

2、过拟合的解决方法

3、方差偏差的分解公式

4、问题:对应时间序列的数据集如何进行交叉验证?

5、问题:正负样本不平衡的解决办法?评价指标的参考价值?

6、迁移学习

7、数据不平衡怎么办?

8、AUC的理解

9、AUC的计算公式

10、生成模型和判别模型的区别

11、过拟合的解决方法

12、特征选择怎么做

13、怎么防止过拟合

14、L1和L2正则

15、ID3树用什么指标选择特征

16、特征工程的问题

17、给了个链接线上写代码,要求写读文本、文本预处理、特征提取和建模的基本过程,不过写到特征就没写了

18、softmax公式

2、Libsvm

1、 检测20类物体,多少张训练集,怎么训练

2、 lightgbm优势

3、Keras/tensorflow

1、MXNet和Tensorflow的区别

2、Tensorflow的工作原理

3、Tensorflow中interactivesession和session的区别

4、手写了tensorflow的图像分类代码,还有问之前线下笔试最后编程题的思路,算法复杂度,然后项目也问。

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深度学习

1、BatchNormalization的作用

2、梯度消失

3、循环神经网络,为什么好?

4、什么是GroupConvolution

5、什么是RNN

6、训练过程中,若一个模型不收敛,那么是否说明这个模型无效?导致模型不收敛的原因有哪些?

7、图像处理中锐化和平滑的操作

8、VGG使用3*3卷积核的优势是什么?

9、Relu比Sigmoid的效果好在哪里?

10、神经网络中权重共享的是?

11、神经网络激活函数?

12、在深度学习中,通常会finetuning已有的成熟模型,再基于新数据,修改最后几层神经网络权值,为什么?

13、画GRU结构图

14、Attention机制的作用

15、Lstm和Gru的原理

16、什么是dropout

17、LSTM每个门的计算公式

18、HOG算法原理

19、DropConnect的原理

20、深度学习了解多少,有看过底层代码吗?caffe,tf?

21、除了GMM-HMM,你了解深度学习在语音识别中的应用吗?

22、用过哪些移动端深度学习框架?

23、Caffe:整体架构说一下,新加一个层需要哪些步骤,卷积是怎么实现的,多卡机制,数据并行还是模型并行?

24、HOG算子是怎么求梯度的

25、BN层的作用,为什么要在后面加伽马和贝塔,不加可以吗

26、梯度消失,梯度爆炸的问题,

27、Adam

28、attention机制

29、RNN梯度消失问题,为什么LSTM和GRU可以解决此问题

30、GAN网络的思想

31、1*1的卷积作用

32、怎么提升网络的泛化能力

33、什么是seq2seq model

34、激活函数的作用

35、为什么用relu就不用sigmoid了

36、讲一下基于WFST的静态解码网络的语音识别流程?

37、目标检测了解吗,Faster RCNN跟RCNN有什么区别

38、SPP,YOLO了解吗?

39、梯度消失梯度爆炸怎么解决

40、RNN容易梯度消失,怎么解决?

41、LSTM跟RNN有啥区别

42、卷积层和池化层有什么区别

43、 防止过拟合有哪些方法

44、dropout咋回事讲讲

45、relu

46、神经网络为啥用交叉熵。

47、注意力公式

48、论文flow情况

48、Flappy.Bird开发者,怎么利用DNQ方法强化学习你的游戏AI

49、LeNet-5结构

50、推导LSTM正向传播和单向传播过程

51、LSTM原理,与GRU区别

52、DNN的梯度更新方式

53、 CNN为什么比DNN在图像识别上更好

54、现场用collabedit写代码,一个怪异的归并算法。之前没遇到过,直接把归并写出来,但是说复杂度太高,优化了三遍还不行,最后说出用小顶堆解决了。

55、LSTM和Naive RNN的区别

56、神经网络为啥用交叉熵。

57、注意力公式

58、Inception Score 评价指标介绍

59、使用的 CNN 模型权重之间有关联吗?

60、CycleGAN 原理介绍一下

61、训练 GAN 的时候有没有遇到什么问题

62、CPM 模型压缩怎么做的?有压过 OpenPose 吗?

63、用过哪些 Optimizer,效果如何?

64、图像基础:传统图像处理方法知道哪些,图像对比度增强说一下

65、介绍一下图像的高频、低频部分,知道哪些图像补全的方法

66、百度实习:模型压缩的大方向。CPM 模型怎么压缩的,做了哪些工作?

67、Depthwise 卷积实际速度与理论速度差距较大,解释原因。

68、RetinaNet 的大致结构画一下

69、RetinaNet为什么比SSD效果好

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数据结构与算法

1、查找

1、手写二分查找

(1)算法题,单调函数求零点 (简单的二分法)

2、特别大的数据量,实现查找,排序

2、哈希

1 Hash表处理冲突的方法

2、一致性哈希

3、Hash表处理冲突的方法

4、apriori

5、KM算法

3、表达式、字符串

1.中缀表达式转后缀表达式

(1)算法题:翻转中间由各种符号隔开的字符串

2、问题:A+B∗(C−D)/E的后缀表达式。

4、栈与堆

1.大顶堆怎么插入删除

2、堆栈区别

3、栈溢出有哪些情况

5、树

1、问题: 手撕代码,根据前序,中序创建二叉树。

2、算法题:从右边看被遮挡的二叉树,求露出的node

3、算法题,给前序和中序,求出二叉树

4、算法题,trim二叉搜索树

5、红黑树

6、排序

1、对一千万个整数排序,整数范围在[-1000,1000]间,用什么排序最快?

2、堆排序的思想

3、冒泡排序

4、快速排序的最优情况

5、抽了两道面试题目两道。8个球,1个比较重,天平,几步找到重的?

(1)算法题: topK给出3种解法

6、快排

7、说一下小顶堆的调整过程

8、算法题:2sum,3sum

7、高级算法

1、手撕代码:以概率p生成1、概率1-p生成0的rand函数,得到0-1等概率的rand函数,计算新的rand函数中:调用一次,while循环的期望次数

2、Kruskal算法的基本过程

3、BFS和DFS的实现思想

4、关联规则具体有哪两种算法,它们之间的区别

5、贪婪算法

6、模拟退火,蚁群对比

7、 算法题:名人问题,给出最优解法

8、代码题:股票最大值。

9、编辑距离

8、链表

1、如何判断单链表是否是循环链表

(1)算法题,反转链表

(2)算法题,单链表判断是否有环 (leetcode easy),以及判断环入口

9、数组

1、找出数组中只出现1次的数,其余数均出现2次,扩展,其余数出现2次以上

10、动态规划

1、最短描述数,10的最短描述数是3^2+1^2所以是2,求一个数的最短描述数

2、跳台阶问题,每次只能跳1个台阶或者2个台阶,n个台阶共有多少种方式

3、动态规划和带记忆递归的区别

4、手撕代码:0-1矩阵的最大正方形

11、遍历

1、代码题:股票最大值。

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编程语言,工具和环境

1、编程语言

1、什么是python的生成器?

2、Java抽象类和接口的区别?

3、python中is和==的区别

4、python方法解析顺序

5、strcpy函数

6、Ctrl+C程序挂掉还是抛出异常,如何判断两个dict是否一样,list头上删除元素,字符串拼接?

7、6.pytorch中cuda()作用,两个Tensor,一个加了cuda(),一个没加,相加后很怎样?

8、python中dict和list的区别,dict的内部实现

9、C++的delete, delete[]的区别

10、C++相关的问题虚函数

12、如何写多线程的代码

13、是否关注过caffe和pytorch是怎么写的吗?pytorch调用多GPU函数内核

14、Java虚拟机内存的划分

15、python dict按照value进行排序

16、C++中static关键字的作用

17、虚函数和纯虚函数的区别

18、Python多进程

19、深拷贝,浅拷贝,写一个出来(写了个自己认为对的版本)

20、在程序里面智能指针的名字是啥?

21、new,malloc区别

22、纯虚函数怎么定义,写一个出来

23、函数后面接const是什么意思?

24、写一个函数指针

25、抽象类和接口的区别,慢慢说

26、有看过c++的一些库吗?

27、c++你看的最久的一章是哪一章,c++primer最熟哪一章

28、开发环境、语言的掌握

29、Python 多进程

30、Python 锁

2、大数据相关

1、Spark性能如何调优

2、map reduce实现笛卡尔乘积

3、 是否写过udf,问udaf,udtf区别和一些细节

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自然语言处理

1、Word2vec

1、Word2Vec中skip-gram是什么,Negative Sampling怎么做

2、FastText和Glovec原理

3、word2vec实施过程

4、softmax的原理了解

5、Wod2vec公式

6、Wod2vec公式

7、使用gensim的word similar方法预测句子

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计算机基础

1、linux

1、ELF的bss段

2、计算机网络

3、ip报文经过一个路由器改变哪些字段?

2、TCP/IP算法,IP寻址

3、操作系统

1.如何将小端存储模式转为大端存储模式

2、Python 锁

4、数据库

1 .count(*),count(1)和count(列名)的区别

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场景题

1 .如何对10亿个词语进行排序,找出频率最高的100个

(1)算法题,10亿个32位正整数,求不同值,只给1GB内存。

2、AI能用在游戏的哪些方面。

3、如果让我用AI技术怎么加入AI元素

4、你觉得你的构想能实际实现吗?

5、那这个技术加进去有什么实际上的意义?

项目

1、项目中涉及的算法有了解情况

2、模型的搭建,后处理,数据中发现的特征,发现的亮点。

3、数据量和涉及的算法,效果。

4、你是怎么处理数据中经常存在的数据不平衡的问题。

5、考察项目中的roi-pooling

6、自我介绍

7、项目介绍

8、问了下项目怎么做的

9、 问了一下项目和简历

10、描述一个算法项目从kickoff-落地的全过程

11、 扣项目,问简历,其中涉及的算法和上面差不多

12、 对项目中一些技术选型产生质疑,并友好的一起讨论了这个问题

13、扣简历的项目,扣的很细

14、 扣简历

15、扣简历,问得太细了,每个项目都要回答如果再做一次,有什么改进的地方,both算法上和模型选择上

16、聊简历项目,对搜索推荐算法的了解

17、简历上聚类项目用到的ISODATA算法比kmeans有哪些改进

18、自我介绍,

19、然后让我说一下自己最印象深刻的项目。问我项目的最终成果,分析失败的原因。

20、主要是问项目,根据项目里问一些细的技术点,比如gan在实际实现中的loss是什么

21、 第五轮面试:主要是问项目

22、 第二轮技术面:两个面试官面我一个。

23、看过的论文,讨论论文

24、针对岗位需求和我简历里的内容进行提问

25、 自我介绍

26、项目经历介绍下

27、项目中遇到的最大困难

28、自我介绍

29、针对简历里的第一个项目问的一些问题

30、针对项目3,让解释下DOA估计

33、你的C/C++怎么样?

34、自我介绍?

35、谈谈实习项目?

36、项目难点?

37、说一下你简历里的图像识别的项目

38、来问我现在在做什么项目,然后我说OCR,然后介绍了一下

39、自我介绍

40、项目经历详细介绍:两种预测方式区别,pair的预测方式,整体项目有哪些可以提升的,遇到的困难之类的,整个项目用了哪些库?

41、看过的论文,讨论论文

42、论文flow情况

43、自我介绍

44、实习:项目介绍:台球识别和分类使用的方法,Hough 变换原理、后处理

45、Kaggle 比赛:背景介绍,数据清洗、数据增强、类别平衡,最终成绩,与前几名差距在哪,有没有尝试集成的方法。

46、GAN 小论文:做了什么,最终效果

47、GAN 小论文,做了哪些工作,详细公式推一下,对 GAN 的具体应用有了解吗?

48、简历上项目为何适用xgboost和lr,对比其他分类算法的场景优势。

49、GAN小论文,你做了什么,有哪些改进,在哪些数据集上做过实验,分辨率是多少?

50、实习:1)项目背景。台球检测和分类方法,球杆检测方法,球杆遮挡问题怎么处理,不用分类器,直接分割或计算图像差值会怎样?

51、有什么问题想了解一下

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总结

这几乎包括了机器学习面试中所有可能问到的问题,如果能比较好的掌握它们,拿一份机器学习算法工程师offer应该不难。

你可能感兴趣的:(kmeans聚类算法,xgboost算法,机器学习算法)