高德机器学习算法实习一面

攒人品中!!!
1.实习拷打
2.项目拷打
3.“手撕”买卖股票,说思路,时间复杂度
4.对于分类问题,常用的损失函数有哪些?写一下二分类的交叉熵公式。Log loss 的作用?为什么取对数能方便梯度计算?
5.对于回归问题,常用的损失函数有哪些?如果数据里离群点比较多,适合用 MSE 还是 MAE?分类问题可以用 MSE 吗?对比一下分类问题里交叉熵和 MSE 的区别。
6.分类问题常用的离线评估指标有哪些?
7.介绍一下 AUC 。ROC 曲线是怎么画?
8.介绍一下精确率和召回率。
9.F1 score 了解吗?作用?
10.介绍一下注意力机制和公式,以及自/交叉注意力的核心区别。根号 DK 的作用?
11.怎么解决梯度消失/爆炸
12.线上 CTR 建模的训练数据,是模型排序后的曝光数据,属于有偏数据,怎么在建模中消除这个位置偏差?
全部评论
强烈推荐!这个笔记写得很清晰 http://github.com/AccumulateMore/CV
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发布于 03-27 09:20 广东
问的还挺多,最后过了吗
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发布于 03-29 21:21 北京
说真的技术性好强
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发布于 03-29 13:49 江苏

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刚刷到字节跳动官方发的消息,确实被这波阵仗吓了一跳。在大家还在纠结今年行情是不是又“寒冬”的时候,字节直接甩出了史上规模最大的转正实习计划——ByteIntern。咱们直接看几个最硬的数,别被花里胡哨的宣传词绕晕了。首先是“量大”。全球招7000多人是什么概念?这几乎是把很多中型互联网公司的总人数都给招进来了。最关键的是,这次的资源分配非常精准:研发岗给了4800多个Offer,占比直接超过六成。说白了,字节今年还是要死磕技术,尤其是产品和AI领域,这对于咱们写代码的同学来说,绝对是今年最厚的一块肥肉。其次是大家最关心的“转正率”。官方直接白纸黑字写了:整体转正率超过50%。这意味着只要你进去了,不划水、正常干,每两个人里就有一个能直接拿校招Offer。对于2027届(2026年9月到2027年8月毕业)的同学来说,这不仅是实习,这简直就是通往大厂的快捷通道。不过,我也得泼盆冷水。坑位多,不代表门槛低。字节的实习面试出了名的爱考算法和工程实操,尤其是今年重点倾斜AI方向,如果你简历里有和AI相关的项目,优势还是有的。而且,转正率50%也意味着剩下那50%的人是陪跑的,进去之后的考核压力肯定不小。一句话总结: 27届的兄弟们,别犹豫了。今年字节这是铁了心要抢提前批的人才,现在投递就是占坑。与其等到明年秋招去千军万马挤独木桥,不如现在进去先占个工位,把转正名额攥在手里。
喵_coding:别逗了 50%转正率 仔细想想 就是转正与不转正
字节7000实习来了,你...
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