机器学习算法面试题
机器学习算法工程师面试,一般会问哪些问题?
其中特征归一化是指将所有数值特征值进行缩放，它可以帮助数值优化算法更快地收敛到最优解，在机器学习模型参数求解过程中起到重要作用。但这个操作...
机器学习常见面试题(一)
机器学习的典型流程通常包括数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估及应用等环节，这些步骤可能会因任务的不同而有所调整。数据准备阶段是关键，确保数据的质量和适用性...
面试官如何判断面试者的机器学习水平?
他在无监督学习中很喜欢用各种密度分析(density estimation)或者对分布直接进行拟合，而我可以给他介绍很多机器学习方向比较流行的算法，...2. 通过广度测...
应届本科生如何成功面试机器学习方向招聘?
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算法岗面试都会考代码吗
二至三道编程题写完之后，就进入到了面试的第二关，算法基础知识考察环节，这里的算法指的是机器学习、深度学习以及细分方向上，比如CV、NLP相关的算法知识。
机器学习求职简历怎么写?
如果将 CV 的候选人推送到一个机器学习岗位，那明显是不合适的，该岗位的面试官很有可能会直接放弃这份简历，理由就是岗位不匹配。甚至，在同一...排序阶段有传统的机器学习算法gbdt类和深度学习算法widedeep等。其他方向类似，计算机视觉和nlp方向的话，学术界更新更快，如attention,bert等，都要...
算法工程师需要学什么,有考试吗?
3. 算法理论。算法工程师需要深入了解算法设计和分析的方法，包括排序、搜索、图论、机器学习等领域的经典算法。此外，还需要关注最新的算法研究进展。4. 机器学习与深度学习...
如何有效设计机器学习损失函数?
损失函数(Loss Function),在机器学习和统计学中,是用来衡量模型预测值与真实值之间差异的一个函数。它是一个数学函数,用于在优化过程中指导算法的学习方向。损失函数的主要目的是量化模型...激活函数的业务应用以及相关面试问题 一文读懂Batch Normalization BN为何NB及其应用 如何防止过拟合(1)-正则化 损失函数: 模型学习的指挥棒 《损失函数: 模型学习的指挥棒》详细介绍了...
AI 算法工程师有哪些面试题值得分享?
AI 工程师面试中可能遇到的编程题目和概念性问题，涵盖了 Python 编程、图像处理、计算机视觉、NumPy、自然语言处理（NLP）、机器学习、深度学习...
CS PhD面试(机器学习方向)通常会问哪些问题?
KNN中的K值选取对K近邻算法的结果会产生重大影响。如李航博士的一书「统计学习方法」上所说：如果选择较小的K值，就相当于用较小的领域中的...