大疆機器學習演算法崗筆試
題目的總體難度屬於中等偏上。
5道單選,5道多選。之後是2道填空、5道簡答和2道程式設計。
- 單選和多選考了機器學習和深度學習裡的一些常見的知識點。
- 填空考了CNN和熵的計算。
- 簡答考的範圍很廣,包括啟用函式、BP公式推導、歸一化的原因及方法等。
- 程式設計題考了兩道,一個是陣列,一個是求如何劃分資料使得方差和最大。
總的來說,題目量很大,最關鍵的其實是時間太短,只有一個小時,我的程式設計只寫了一道,簡答也有一題沒寫,感覺有點可惜,下次做題目的時候一定要做快一些,分配好時間。
2018/7/8晚
相關推薦
大疆機器學習演算法崗筆試
題目的總體難度屬於中等偏上。5道單選,5道多選。之後是2道填空、5道簡答和2道程式設計。單選和多選考了機器學習和深度學習裡的一些常見的知識點。填空考了CNN和熵的計算。簡答考的範圍很廣,包括啟用函式、BP公式推導、歸一化的原因及方法等。程式設計題考了兩道,一個是陣列,一個是求
機器學習演算法崗常見筆試面試題整理
資料庫中的主鍵、索引和外來鍵(資料分析崗經常問) 決策樹ID3和C4.5的差別?各自優點? Boost演算法 CART(迴歸樹用平方誤差最小化準則,分類樹用基尼指數最小化準則) GBDT與隨機森林演算法的原理以及區別。 優化演算法中常遇到的KKT條件?作用是? 最近鄰演算法KNN(分類與迴歸)
轉:圖解十大經典機器學習演算法入門
原文:https://blog.csdn.net/jrunw/article/details/79205322 弱人工智慧近幾年取得了重大突破,悄然間,已經成為每個人生活中必不可少的一部分。以我們的智慧手機為例,看看到底溫藏著多少人工智慧的神奇魔術。 下圖是一部典型的智慧手機上安裝的一些常
機器學習---基礎----圖解十大經典機器學習演算法入門
轉自:https://blog.csdn.net/jrunw/article/details/79205322 弱人工智慧近幾年取得了重大突破,悄然間,已經成為每個人生活中必不可少的一部分。以我們的智慧手機為例,看看到底溫藏著多少人工智慧的神奇魔術。 下圖是一部典型的智慧手機上安裝的一些常見應用程式,可能
【機器學習】圖解十大經典機器學習演算法
決策樹(Decision Tree) 根據一些 feature(特徵) 進行分類,每個節點提一個問題,通過判斷,將資料分為兩類,再繼續提問。這些問題是根據已有資料學習出來的,再投入新資料的時候,就可以根據這棵樹上的問題,將資料劃分到合適的葉子上。 決策樹原理示
圖解十大經典機器學習演算法入門
弱人工智慧近幾年取得了重大突破,悄然間,已經成為每個人生活中必不可少的一部分。以我們的智慧手機為例,看看到底溫藏著多少人工智慧的神奇魔術。 下圖是一部典型的智慧手機上安裝的一些常見應用程式,可能很多人都猜不到,人工智慧技術已經是手機上很多應用程式的核心驅動力。 圖1 智慧
圖解十大經典機器學習演算法
弱人工智慧近幾年取得了重大突破,悄然間,已經成為每個人生活中必不可少的一部分。以我們的智慧手機為例,看看到底溫藏著多少人工智慧的神奇魔術。 下圖是一部典型的智慧手機上安裝的一些常見應用程式,可能很多人都猜不到,人工智慧技術已經是手機上很多應用程式的核心驅動力。 圖1
2017暑期實習面試總結-機器學習演算法崗
雖然心裡唸叨該早點準備3月開始的這波面試,但由於生病等種種原因,又或者可以說我是一個輕微拖延症患者吧,直到3月初被內推了阿里才真正開始準備。截止目前,還算幸運,拿到了幾個offer。
機器學習演算法崗的常見面試問題及準備
機器學習常見問題1) 幾種模型( SVM,LR,GBDT,EM )的原理以及公式推導;2) RF,GBDT 的區別; GBDT,XgBoost的區別(爛大街的問題最好從底層原理去分析回答); 3) 決策樹處理連續值的方法; 4) 特徵選擇的方法; 5) 過擬合的解決方法; 6
詳解十大經典機器學習演算法——EM演算法
本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注 今天是**機器學習專題的第14篇**文章,我們來聊聊大名鼎鼎的EM演算法。 EM演算法的英文全稱是**Expectation-maximization** algorithm,即最大期望演算法,或者是期望最大化演算法。EM演算法號稱是**十大
大資料推薦系統演算法程式碼全接觸(機器學習演算法+Spark實現)
大資料推薦系統演算法程式碼全接觸(機器學習演算法+Spark實現)課程出自學途無憂網 課程分享地址:https://pan.baidu.com/s/1piCNIxC2Sv0zMY0yWxY9Ug 提取碼:b10v 一、課程簡介: 推薦系統是利用電子商務網站向
機器學習演算法校招筆試面試題集
泛化誤差Bias(偏差),Error(誤差),Variance(方差)及CV(交叉驗證) Error = Bias^2 + Variance+Noise 什麼是Bias(偏差) Bias反映的是模型在樣本上的輸出與真實值之間的誤差,即模型本身的精準度,即演算法本身的擬合
初學者需要掌握的十大機器學習演算法
一、導語 “資料科學家”是“21世紀最性感的工作。”不久前,“哈佛商業評論”在一篇報道中是這樣描述的。隨著機器學習(ML)演算法研究工作的不斷推進,資料科學家也正變得更具吸引力。那麼對於那些剛開始學習ML的入門者來說,哪些是他們必備的實用演算法呢?為了方便這個群體,我們重寫
大資料分析:機器學習演算法實現的演化
我將會對機器學習演算法的不同的實現正規化進行講解,既有來自文獻中的,也有來自開源社群裡的。首先,這裡列出了目前可用的三代機器學習工具。 傳統的機器學習和資料分析的工具,包括SAS,IBM的SPSS,Weka以及R語言。它們可以在小資料集上進行深度分析——工具所執行的節點的記憶體可以容納得
解讀 2016 年十大機器學習演算法及其應用
毫無疑問,過去兩年中,機器學習和人工智慧的普及度得到了大幅提升。 如果你想學習機器演算法,要從何下手呢?以我為例,我是在哥本哈根留學期間,學習AI課程入門的。我們用的教科書是一本AI經典:《Peter Norvig’s Artificial Intelligence —
機器學習-演算法工程師 -面試/筆試準備-重要知識點梳理
整理了一下機器學習-演算法工程師需要掌握的機器學習基本知識點,並附上了網上筆者認為寫得比較好的博文地址,供參考。(持續更新) 機器學習相關基礎概念 Variance(方差)與bias(偏差) 常用效能指標 生成模型與判別模型 整合學習:Bagging
機器學習演算法篇:最大似然估計證明最小二乘法合理性
最小二乘法的核心思想是保證所有資料誤差的平方和最小,但我們是否認真思考過為什麼資料誤差平方和最小便會最優,本文便從最大似然估計演算法的角度來推導最小二乘法的思想合理性,下面我們先了解一下最大似然估計和最小二乘法,最後我們通過中心極限定理剋制的誤差ε服從正態分佈
機器學習演算法彙總大梳理
多分類問題優先選擇SVM,隨機森林,其次是邏輯迴歸。 樸素貝葉斯和線性迴歸都是比較簡單的模型,對於資料的要求比較高,功能不是特別強大。 1、決策樹 不需要對資料做任何預處理, 2、隨機森林 3、資料預處理與特徵工程 (1)資料預處理:只需要X 資料無量鋼化:
走在前往架構師的路上(專注於分散式計算,大資料,資料探勘,機器學習演算法等領域的研究)
新書<<深度剖析Hadoop HDFS>>釋出上市,此書源自於筆者部落格,重新經過整理,完善而成,此書的定位並不是一本純原始碼分析的書籍,其中有許多筆者在工作和學習中對於HDFS的一些有趣的看法和理解。 連結: 淘寶京東 (adsbygoog
十大機器學習演算法之決策樹(用於信用風險)
演算法原理 Decision Trees (DTs) 是一種用來 和 regression 的無參監督學習方法。其目的是建立一種模型從資料特徵中學習簡單的決策規則來預測一個目標變數的值。決策樹類似於流程圖的樹結構,分支節點表示對一個特徵進行測試,根據測試結果進行分類,樹節點