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机器学习算法工程师校招面试题库.pdf
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文件大小: 4mb
下载次数: 0
上传时间: 2019-07-15
详细说明:机器学习算法工程师校招面试题库 涵盖数学基础、机器学习算法、深度学习、自然语言处理、计算机基础项目等。ξ NOWCODER. COM
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可能就问的项日多一些,或者你说哪里精通可能面试官就多去问你这些。而且此图是根据题
库数据整理出来,并不是根据实际单场面试整理,比如基础部分不会考那么多,会从中抽着
考
但是面试中必考的点且占比非常大的有机器学习算法,机器学习和算法。
决定你是否能拿 sp offer(高薪ofer)以及是否进名企的是项目和算法。
可以看出,算法除了是面试必过门槛以外,更是决定你是否能进名企或高新 offer的决定性
因素。
另外关于算法部分,想要系统的学习算法思想,实现高频血试题最优解等详纽讲解的话可以
报名算法名企校招冲枣班或算法高薪校招冲刺班,你将能学到更先进的算法思想以及又一套
系统的校招高频题目的解题套路和方法论
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面试技巧
面试一般分为技术面和hr面,形式的话很少有群面,少部分企业可能会有一个交叉面,不
过总的来说,技术面基本就是考察你的专业技术水平的,hr面的话主要是看这个人的综合
紊质以及家庭情况符不符合公司要求,一般来讲,技术的话只要通过了技术面hr面基本上
是没有问题(也有少数企业hr面会刷很多人)
那我们主要米说技术面,技术面的话主要是考察专业技术知识和水平,我们是可以有一定的
技巧的,但是一定是基于有一定的能力水平的。
所以也慎重的告诉大家,技巧不是投机取巧,是起到辅助效果的,技术面最主要的还是要有
实力,这里是基于实力水平之上的技巧。
这里告诉大家面试中的几个技巧
1、简历上做个引导:
在词汇上做好区分,比如熟悉」ava,了解 python,精通c语言
这样的话对自凵的掌握程度有个区分,也好让面试官有个着重去问, python木来写的也只
是了解,自然就不会多问你深入的一些东西了
2、在面试过程中做一个引导
面试过程中尽量引导到自凵熟知的一个领域,比如问到你说一下DNS寻址,然后你简单回
答(甚至这步也可以省略)之后,可以说一句,自己对这块可能不是特别熟悉,对计算机网
络中的运输层比较熟悉,如果有具体的,甚至可以再加句,比如TCP和UDP
这样的话你可以把整个面试过程往你熟知的地方引导,也能更倾向于体现出你的优势而不是
劣势,但是此方法仅限于掌握合适的度,比如有的知识点是必会的而你想往别处引就有点说
不过去了,比如让你说几个机器学习算法,你一个也说不上来,那可能就真的没辙了。
3、在自我介绍中{一个引导:
般面试的开头都会有一个自我个绍,在这个位置你也可以尽情的为自己的优势方面去引
4、面试过程中展示出自信
面试过程中的态度也要掌握好,不要自卑,也不要傲娇,自信的回答出每个问题,尤其遇到
不会的问题,要么做一些引导,实在不能引导也可以先打打擦边球,和面试官交流一下问题
看起来像是没听懂题意,这个过程也可以再自己思考下,如果觉得这个过程可以免了的话
也直接表明一下这ˆ地方不太熟悉或者还没有掌握好,千万不要强行回答。
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面试前的准备
最重要的肯定是系统的学习了,有一个知识的框架,基础知识的牢靠程度等
其中算法尤其重要,越来越多公司还会让你现场或者视频面试中手写代码;
另一大重要的和加分项就是项目,在面试前,一定要练习回答自己项目的三个问题:
这是个怎样的项目
用到了什么技术,为什么用这项技术(以及每项技术很细的点以及扩展)
●过程中遇到了什么问题,怎么解决的。
那么话说回来,这个的前提是你要有一个好的项目,牛客网CEO叶向宇有带大家做项目,
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知识都掌握好后,剩下的就是一个心态和模拟练习啦,因为你面试的少的话现场难免紧张,
而且没在那个环境下可能永远不知道自己回答的怎么样
因为哪怕当你都会了的情况下,你的衣达和心态就显得更重要了,会了但是没有表达的很清
晰就很吃亏了,牛客网这边有A模拟面试,完全模拟了真实面试环境,正好人家可以真正
的去练习一下,还能收获一份面试报告:
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上四工师数近
本隆目吾作答
Stanc Nested Class fu Iner ClassEy不同
面试后需要做的:
面试完了的话就不用太在意结果了,有限的吋间就应该做事半功倍的事情,当然,要保持电
话邮箱畅通,不然别给你发ofer你都不知道。
抛开这些,我们需要做的是及时将面试中的问题记录下来,尤其是自己回答的不够好的问题,
一定要花时间去研究,并解决这些问题,下次面试再遇到相同的问题就能很好的解决,当然
即使不遇到,你这个习惯坚持住,后面也可以作为个经历去跟面试官说,能表现出你对技
术的喜爱和钻研的一个态度,同时,每次面试后你会发现自己的不足,查缺补漏的好机会,
及时调整,在不新的调整和査缺补漏的过程中,你会越米越好。
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目录
数学基础
、微积分
2、统计学,概率论
3、线性代数
二、机器学习算法
1、处理分类问题常用算法
2、处理回归问题常用算法
处理聚类问题常用算法
4、推荐系统的常用算法
5、模型融合和提升的算法
6、其他重要算法
机器学习
、 Scikit- learn
3、 Keras/ tensorflow
四、深度学习
五、数据结构与算法
查找
2、哈希
3、表达式、字符串
4、堆与栈
树
6、排序
7、高级算法
8、链表
数组
10、动态规划
11、遍历
六、编程诘言,工具和环境
1、编程语言
2、大数据相关
七、自然语言处理
1、Word2vec
八、计算机基础
1、 linux
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2、计算机网络
3、操作系统
4、数据厍
九、场景题
十、项目
十一、hr面
十二、数据挖掘
三、学习与发展
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