機器學習/深度學習 問題總結及解答
作者:原果
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來源:牛客網
問題總結及資料鏈接
(1)機器學習部分
1 邏輯回歸部分
常問,推導要會
2 SVM部分
常問,推導要會,精簡版看下面鏈接,但是寫的不是很詳細,最好把cs229講義好好看看
3 集成學習
常問,推導要會
stacking方法:沒有特別好的講解,都看看吧,這篇還行
決策樹:cart樹是最常問的,詳見李航藍書,從推導到剪枝都要會
4 softmax
5 牛頓法和梯度下降
推導以及優劣比較,相對簡單,直接看cs229講義6 交叉驗證
相對簡單,看這篇7 正則方法
正則是一大塊,原理方法都要懂,可以參考這些文章 :1 28 歸一化方法
基礎問題,隨便那本書都有 9 SVD分解 PCA ICA 白化
這部分我沒有被問到,但是應該會問,畢竟是重點,看cs229講義
(2)深度學習部分
1 過擬合的起因,怎麽解決
這個沒啥好說的,任何講深度學習的書和課程都有,看哪個都行2 batch normalization
這個問題下的回答很有價值3 cnn rnn本質
這篇文章總結的很好4 梯度彌散/爆炸
沒有太好的文章,看看這篇講resnet的吧5 激活函數,比較
sigmod tanh relu maxout... 好多,這個隨便一搜就一堆,放一個不太切題的文章吧,我偶像何之源奆佬的回答,手動滑稽6 梯度下降優化
這就很多了,lan大神的花書講的就很好,博客也可以看這個7 各種網絡結構
這個就太多了,cnn的 rnn的,細分還有很多,多看多熟悉吧(3)傳統算法
很奇怪,反而這塊很不重視,考的題都很簡單
1 阿裏在線編程測試
給一個圓,切成n個扇形,塗m種顏色,要求任意兩個相鄰扇形顏色不同
思路:首先不考慮首尾位置的扇形是否顏色相同,那麽總共是 種,
2 騰訊二面 面試官隨手問的一個問題
是分水嶺算法的一部分,問題可以如下描述:假設有一個單通道圖片,背景像素點值為0,中間的物體像素點值為1,求出所有物體像素點到背景的最短距離
思路:dp思想,查看鄰點,如果有一個是0,那麽距離為1,否則該點的距離是鄰點中最短的距離+1,先掃描行,只關心行的不關心列,算出最短距離,再掃描列,只關心列不關心行,更新上一步掃描行後的結果,就是EDT算法,如果是歐式距離還要掃描斜邊
3 騰訊二三面之間的筆試題
有n堆石子,第i堆石子的重量是w[i],每次合並兩堆石子,並計算分數,比如,兩堆石子是x,y,合並後是x+y 分數是xy,一直合並下去,直到只剩一堆石子,求最大累積分數
思路: 一眼看到合並就是哈夫曼樹唄,區別就是哈夫曼樹分數是x+y,這個是x 一眼看到合並就是哈夫曼樹唄,區別就是哈夫曼樹分數是x+y,這個是x*y,那麽每次取兩個最大就行了,優先隊列,彈出兩個最大的相加計算乘積分數,然後結果扔進隊列,直到隊列只剩一個元素
(4)數字圖像處理和模式識別
這部分只被問了這一個問題
1 Sobel、canny 算子 邊緣檢測算子看這個
(5)信息論
信息熵、條件熵、互信息、信息增益 等等的計算,騰訊現場筆試考的,具體的題忘了。。。
(6)概率論
1 概率分布的相關計算
2 假設檢驗
這部分看看本科的課本吧,都有的,概率論的題考的比較活
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