机器学习评估指标的十个常见面试问题
评估指标是用于评估机器学习模型性能的定量指标。它们提供了一种系统和客观的方法来比较不同的模型并衡量它们在解决特定问题方面的成功程度。通过比较不同模型的结果并评估其性能可以对使用哪些模型、如何改进现有模型以及如何优化给定任务的性能做出正确的决定，所以评估指标在机器学习模型的开发和部署中发挥着至关重要的...
机器学习岗位面试总结：简历应该关注的5个重点
机器学习简历的一些小技巧如今的公司很难找到优秀的机器学习人才。当然，任何特定技能的要求都取决于机器学习项目的用途和要求，但是您的机器学习履历中必须具备的某些技能在各种项目要求中是一致的。通常，公司希望面试者具备丰富的机器学习技能，理论和编码能力，以便在需要时能够跨部门参与机器学习项目。该领域的专家不...
机器学习：基础面试知识点
机器学习必会面试知识点标量（scalar）标量是一个独立存在的数，比如线性代数中的一个实数5就可以被看作一个标量，所以标量的运算相对简单，与平常做的算数运算类似。向量（vector）向量指一列顺序排列的元素，我们通常习惯用括号将这些元素扩起来，其中每个元素都又一个索引值来唯一的确定其中在向量中的位置...
【算法岗面试】某小厂E机器学习
1.deepFM的FM特点，deep部分设置了多少层，依据FM模型的FM使用了隐向量特征交叉。为了解决POLY2模型的缺陷，2010年提出FM模型。如下式子是FM（Factor Machine，因子分解机）二阶部分的数学表达式FM和POLY2的区别是，FM用两个向量的内积( w j 1 ⋅ w j ...
【算法岗面试】某小厂D机器学习
1.__call__魔法方法（完成）（1）使实例对象变为可调用对象__call__类似在类中重载()运算符，使得类实例对象可以像调用普通函数一样，即使用对象名()：class Pig: # 定义__call__方法 def __call__(self,name,add): ...
面试官如何判断面试者的机器学习水平？
面试官如何判断面试者的机器学习水平？
Interview：算法岗位面试—10.24下午—上海某软件公司(机器学习，上市)电话面试—考察SVM、逻辑回归、降低过拟合、卷积网络基础等
电话面试考点 博主今天中午15点~17点，有家科技公司的在线笔试，题目还算简单，编程是英文的题目。期间有好几个电话打过来，等我笔试结束，又打电话过来时，我才去接的电话。 电话中技术面试，先是自我介绍，我...
Interview：算法岗位面试—上海某公司算法岗位技术(偏机器学习，证券基金行业)面试考点之进程与线程区别、GD改进的算法、ROC和AUC
一、计算基础知识1、进程与线程五大区别——进程是线程的boss1、根本区别—进程管资源、线程管执行：进程是操作系统资源分配的基本单位，而线程是任务调度和执行的基本单位。进程是资源分配最小单位；线程是程序执行的最小单位。2、内存分配—进程拥有独立的地址空间3、资源开销—进程比线程开销大、线程可频繁切换...
Interview：算法岗位面试—上海某公司算法岗位(偏机器学习，互联网金融行业)技术面试考点之数据结构相关考察点—斐波那契数列、八皇后问题、两种LCS问题
数据结构相关问题1、生成斐波那契数列—yield的应用考察点： yield1、yield的特点：(1)、带有 yield 的函数是生成器：带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator生成器，当使用一个yield的时候，对应的函数就是一个生成器了。成器对象可以被for循环迭...
Interview：算法岗位面试—10.11下午—上海某公司算法岗位(偏机器学习，互联网数字行业)技术面试考点之XGBoost的特点、python的可变不可变的数据类型、赋值浅拷贝深拷贝区别
XGBoost的特点1、XGBoost的损失函数往期文章：ML之XGBoost：XGBoost算法模型(相关配图)的简介(XGBoost并行处理)、关键思路、代码实现(目标函数/评价函数)、安装、使用方法、案例应用之详细攻略Python语言基础知识点考察1、可变不可变的数据类型python中主要有6...
更新时间 2023-02-10 17:28:39
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