前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >机器学习:2018校招面经真题网易:创业公司:

机器学习:2018校招面经真题网易:创业公司:

作者头像
牛客网
发布2018-04-28 14:06:28
9830
发布2018-04-28 14:06:28
举报
文章被收录于专栏:牛客网牛客网牛客网

先说下楼主的情况吧。楼主统计专业本科生,无实习经历,项目也很水,两个数据分析比赛,没有名次。我估计牛客没有几个比我背景更差的了,但是最后还是拿到offer了,所以还没有offer的同学千万别放弃,听说大公司12月份还有补招。

楼主一共面了两家公司,网易和一家搞机器翻译的创业公司。

网易:

网易的是通过笔试得到的 面试机会,当时收到通知挺开心的,毕竟是第一次通过笔试。

但是网易的面试挺水的,两面技术面都是介绍项目然后手写一题代码,没问机器学习算法。感觉是因为面试官看到我是本科的就对我不感兴趣了。

网易一面:

  1.自我介绍,然后介绍项目。

  2.手撕代码。一个一维数组,只包含整数,可能有重复元素。找出所有和为S的数对(a,b)。

  (遍历数组,用字典存每个元素的个数,然后对于字典里的任一键值k,只需看k和S-k的个数的最小值,复杂度O(n))

网易二面:

  1.自我介绍,介绍项目。。。

  2.手撕代码。依然是和之前一样的一维数组,但是需要找出所有和为S的三个数(a,b,c)。

  (思路还是和前面一样,字典存元素个数,对一个k,找出和为S-k的数对的个数,这样就退化到了二个数和为S的问题。复杂度O(n^2))

然后答完题二面面试官就很诚恳的跟我说我的代码能力挺不错的,机器学习的知识也了解的挺多,但是学历和简历都缺乏竞争力,即使面试过了,讨论环节也过不了。本科生想进网易,除非水平逆天。当时听到这话挺受打击的。。。

三面HR面:

主要就问一些能反映个人特点的问题和简历上写的项目。

网易大概是挂了 ,但是因为之前已经拿到创业公司的offer,所以也没有太失落。

创业公司:

创业公司不大,去年刚成立。拉钩上投的简历。本来我是去面试实习生的,但是一面表现不错,后面直接面正式岗了。最后offer的薪资挺高的,而且CTO答应入职后让团队leader做我的导师,感觉自己运气还是很不错的。

一面:

  1.介绍项目。

  2.讲下项目里用到的 决策树。(讲了下决策树的结构,常见的决策树模型)

  3.讲下CART的分裂结点选择依据。(回归用最小平方和误差,分类用基尼指数)

  4.决策树怎么避免过拟合。(预剪枝和后剪枝,然后 讲了下两种剪枝的过程)

  5..介绍下项目里用到的 LSTM模型。(画了下LSTM cell的结构,然后讲了下每层的 激活函数)

  6.提出LSTM是为了解决什么问题?(梯度消失和梯度爆炸)

  7.为什么LSTM可以解决梯度问题?(这个问题以前没有想过,现场胡编了一个,说gate分担了 一部分梯度的衰减或者爆炸。后来网上查了下发现,如果很久以前的信息很重要,forget gate的值会接近于1,而hidden state的激活函数是identity function,这样梯度就不会随时间改变)

  8..手写代码。

有序数组旋转,求最小元素位置。(二分,mid和末尾元素对比)

青蛙跳n级台阶。给定一个数组,里面包含一步可以跳的台阶数,求跳到n级台阶的最少步数。要求只能刚好跳到n级,跳过了不算。(用动态规划解,开辟一个长度为n+1的一维数组dp,dp[i]代表跳到i级台阶需要的 最少步数。dp[0]初始化为0,其余初始化为-1)

还是跳台阶,但是需要输出路径。给出思路。(一开始回答用广度优先遍历,超过n级则剪枝。面试官要求结合之前的 dp解法,想了下,用二维数组,paths[i]表示跳到i级台阶的最少步数对应路径,在动态规划的过程中知道从哪一级台阶j跳到当前台阶i步数最短,就在paths里添加paths[j]+[i])

二面CTO面:

先随便聊了下。然后手写代码。

  1.类似“aabbccccdeffg”的字符串转化成“2a2b4cde2fg”的形式。(这个很简单,不说了)

  2.一张海洋的高空拍摄图,图中有小岛,设计一个算法计算图中独立的小岛个数。上下左右为相接。(用只包含01的二维数组储存图像,蓝色为0,非蓝色为1。遍历数组,用字典存每个坐标的编号,岛屿编号从1开始,海洋点编号0。最大的岛屿标号就是小岛个数。复杂度O(n))

三面CEO面:

也是先聊了下,然后问几道数学和统计方面的题目。

  1.最小平方误差求最小值。(求导,令导数等于0)

  2.求sum(|Xi-w|)最小值。(w等于所有Xi的中位数的时候。方法是画数轴)

  3.求sum(|wi*Xi-u|)最小值。(加入松弛变量,然后用KKT。类似SVM 软间隔问题求解)

  4.已知一个均值分布,怎么得到正态分布。(Box-Muller transformation)

  5.Box-Muller的本质是什么。(转化公式不记得了,这题没答上来)

面经就这些。补充一下,网易的 面试官跟我透露过,社招会比校招容易进很多,尤其是在12月份。因为大家都在等年终奖。还有网易似乎Xgboost和GBDT用的比较多。想进网易的同学,做几个Xgboost和GBDT相关的项目,学一下hadoop或者Spark,至少自己搭个环境,这样进网易比较容易。

这些都是面试官的原话。最后祝每个还没offer的同学最后都能拿到offer!

作者:Prophet3

本文来源于牛客网

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2018.01.29 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 网易:
  • 创业公司:
相关产品与服务
机器翻译
机器翻译(Tencent Machine Translation,TMT)结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点,从大规模双语语料库自动学习翻译知识,实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译,目前可支持十余种语言的互译。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档