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AI算法工程師面試題匯總

工程師人生 ? 來源:工程師吳畏 ? 2019-04-25 09:27 ? 次閱讀

技術1面

1 Java水平怎么樣?

2 問Python給自己打多少分?Python多線程怎么實現?

3 線程和進程的區別?

4 不同進程之間數據能共享嗎?

5 Numpy和pandas做了什么?他們有什么優缺點?

6 五行五列二維數組,手寫代碼輸出每行每列的最大值、最小值、平均值、方差

7 問Redis數據庫知道多少?

Redis數據類型有幾種?

MySQL和Redis有什么區別?

8 怎么設置緩存實現時間(怎么清緩存?)

9 Hadoop,spark用過嗎?

10 舉了一個高維數據,怎么找出異常值?

技術2面

二面面試官來了。是個算法大佬。是個專門做算法的。直接手出題,他說時間不多,就讓我說思路。

1.先是一個m*n矩陣圖走迷宮共有多少條路徑?

需要用到動態規劃,還有排列組合。

2. 2-sum問題。這個答出來了,中間有用了一種方法,自己想的,雖然沒有降低時間復雜度,但挺新穎的。

3.問了最熟悉哪個機器學習算法。說邏輯回歸,談了下邏輯回歸原理。問了為什么總Sigmod函數,而不是其他雙曲函數或Rule函數。

4.然后他說對Xgboost這個感興趣,Xgboost比GBDT做了什么優化,他說了一點,問還有一點是在數據集遍歷上的優化?

5.問了隨機森林,隨機森林與決策樹相比,有哪些更多的優化?

6.問了信息熵,和信息增益,和信息增益率,現實中代表什么?

信息增益率比信息增益解決了哪些問題?

總結

感受到大公司氛圍就是挺好的。不管結果如何。都有所收獲,至少知道了自己的優點和不足。

1. 缺乏常規算法訓練

2. 沒有很深究到機器學習原理的細節和底層具體推導。

想進大廠,必須得加強算法訓練(多刷題),機器學習算法掌握來龍去脈,熟知重要原理和應用及優化。

以上面試問題,大家有自己的答案了嗎?對自己拿不準的問題,歡迎大家留言,一起討論。

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