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  • 面试准备

    转自:https://blog.csdn.net/gavin__zhou/article/details/71075217

    • 什么是boosting tree
    • GBDT
    • L1和L2正则为何可以减弱over-fitting?
    • L1和L2正则有什么区别
    • KNN和LR有什么本质区别
    • 怎么理解Dropout
    • 为什么random forest具有特征选择的功能
    • random forest有哪些重要的参数?
    • DNN为什么功能强大,说说你的理解
    • SVM的损失函数是什么?怎么理解
    • 介绍下Maxout
    • 项目中over-fitting了,你怎么办
    • 详细说一个你知道的优化算法(Adam等)
    • 项目(比赛)怎么做的模型的ensemble
    • stacking是什么?需要注意哪些问题
    • 了解哪些online learning的算法
    • 如何解决样本不均衡的问题
    • fasterRCNN中的ROIPooling是如何实现的
    • 如何进行特征的选择
    • 如何进行模型的选择
    • 什么是梯度消失?怎么解决
    • 常用的有哪些损失函数
    • XX用户画像挖掘怎么做的feature engineering?
    • 假设一个5*5的filter与图像卷积,如何降低计算量?
    • 做过模型压缩吗?介绍下
    • 什么是residual learning?说说你的理解
    • residual learning所说的residual和GBDT中的residual有什么区别?
    • FFM和FTRL有过了解吗?
    • 你对现在Deep Learning的发展和遇到的问题有什么看法?
    • EM算法、决策树、随机森林等、包括SVM,逻辑回归、EM、K-means
    • 各种基础、网络基础TCP三次握手、Linux线程通信、进程线程的区别、深拷贝浅拷贝、数据库transaction、悲观锁乐观锁等等
    • 决策树,怎么计算信息熵、信息增益、然后C4.5 ID3 CART的区别
    • 还说了一下优缺点、让我10分钟写二叉树插入方法(非递归)
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