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
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
导读:当时电话来的非常快,我刚做完一家公司的笔试,接着来了电话的技术面试。
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,我大概介绍了四五分钟。然后接着问了我SVM算法的特点,我把SVM的推导过程说了一下,然后分析了一下SVM的几个特点,接着分析了SVM和DNN的三点相似,但是忘记说SVM的三种分类了,即硬间隔、软间隔、核函数。
又问了逻辑回归,我说了逻辑回归的一些特点,还有逻辑回归的小神经网络特性,包括逻辑回归是判别模型等。然后又问了逻辑回归和softmax多分类的相关内容。
问了如何降低过拟合,我说了增加数据集、采用正则化、集成学习的算法。还问了什么是欠拟合,当时没想起来,后来思考了一下,说了,泛化能力强的模型才是好模型,对于训练好的模型,若在训练集表现差,在测试集表现同样会很差,这可能是欠拟合导致。欠拟合是指模型拟合程度不高,数据距离拟合曲线较远,或指模型没有很好地捕捉到数据特征,不能够很好地拟合数据。
问了卷积神经网络的基本结构,很简单。也问到了关于特征工程的问题,特征工程中类别处理的方法,比如独热向量法和哈希处理算法,最后又问了LSTM和GRU的部分问题。
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