【面经】机器学习相关

文章目录

• 机器学习面试题汇总
• • 1. 必备技能
  • 2.面试中问到的问题
  • 3.可能问到的代码题

机器学习面试题汇总

1. 必备技能

2.面试中问到的问题

• Adam和SGD优化器哪个更好，好在哪里，哪个使模型更加容易发散?
• KNN和SVM的细节
• 离线过采样和在线过采样哪个更快？
• 如何针对已有的网络做改进，提升速度？
• 如何解决类别不平衡问题？
• 训练网络的指标，除了基本的的acc,loss，roc、auc有了解吗？
• 数据增强用过哪些
• 推导logistic回归
• bagging boosting 的区别，谁是更关注方差 ，谁是更关注偏差
• SVM, FM, 协同过滤，树
• SVM大概说一下（不用写公式）
• XGB lightgbm GBDT的关系和区别
• 模拟退火算法介绍
• lightgbm GBDT xgb，问的超级细，可能持续了7 8分钟，XGB残差怎么用一次和二次梯度求，分裂点怎么求，思想原理是什么。XGB实际使用中重要的超参数，你们比赛中用的目标函数是什么，为什么lightgbm速度更快，其并行计算如何实现（这点没回答上）
• 如何防止过拟合,项目中用过哪些手段

3.可能问到的代码题

• 实现softmax，包括init，forward，backward。
• kmeans聚类，手写
• 先问我bagging boosting 的区别，我愉快的回答了，然后题就来了，bagging 中随机有放回采样，假如一共有N个样本 采样了N次，得到N个采样数据，去重后有X个数据 求E（X），我只列出了暴力计算的方法，是有简单的我没想出来,各位大神知道的可以讲讲