征战 BAT 算法面试

对于机器学习的初学者来说,面试方面的经验总结也非常重要。能够加深对算法和机器学习基本理论的理解。所以,本文网罗了多年来 BAT 的面试真题,能搞懂这些面试题加上多次反复研习知识,在 BAT 面试初中级算法时就轻松多了(前提是企业比较看重面试者算法能力)。

一、算法面试注意细节

算法工程师岗位(机器学习、数据挖掘、数据分析等)面试主要包含两大块:

  • 首先,基本的 Coding 能力;
  • 其次,机器学习算法的理论与应用能力。

基本的 Coding 能力考察,主要是让你写一些数据结构与算法设计的常见算法题,比如链表类、二叉树、排序、查找、动态规划等。这方面个人建议《剑指 Offer》+ LeetCode 结合的方式进行练习。

机器学习算法理论与应用能力不讲,单就面试来看,本文就够了。当然师父领进门,修行在个人,想要在这方面深造,还需要大量实践和广泛的学习优秀论文及开源源代码。

二、算法面试常见问题

1. 模型融合方法有哪些

主要有以下几个:

  • Voting
  • Averaging
  • Bagging
  • Boosting
  • Stacking

2. 特征选择方法

主要有:

  • 去掉取值变化小的特征;
  • 递归特征消除法;
  • 基于学习模型的特征排序;
  • 线性模型和正则化。

3. 学习项目的一般步骤

主要包括:

  • 问题抽象,模型选择;
  • 数据获取;
  • 特征工程(数据清洗,预处理、采样等);
  • 模型训练,调优;
  • 模型验证、误差分析;
  • 模型融合;
  • 模型上线。

4. 推导 LR 算法

5. 多参数调参方法

网格化搜索: 对于多个参数,首先根据经验确定大致的参数范围。然后选择较大的步长进行控制变量的方法进行搜索,找到最优解后;然后逐步缩小步长,使用同样的方法在更小的区间内寻找更精确的最优解。

原文发布于微信公众号 - GitChat精品课(CSDN_Tech)

原文发表时间:2018-10-15

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