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機器學習筆試題目----網易2016春招

2016年3月23日參加了網易機器學習崗的筆試,然後又被鄙視了。因為不允許截圖和拍照,只憑記憶記錄了一些問題。

1、常見的生成式模型和判別式模型有哪些?
生成式模型:HMM、樸素貝葉斯
判別式模型:svm、最大熵模型、決策樹、神經網路、條件隨機場。

2、Android 的intent 都可以傳遞那些資料型別?
簡單或基本資料型別、傳遞一個Bundle、傳遞Serializable物件、Parcelable物件、Intent

3、SOP同源策略指的是什麼?
同源策略(Same origin policy)是一種約定,它是瀏覽器最核心也最基本的安全功能,如果缺少了同源策略,則瀏覽器的正常功能可能都會受到影響。可以說Web是構建在同源策略基礎之上的,瀏覽器只是針對同源策略的一種實現。由Netscape提出、所謂同源是指,域名,協議,埠相同。

4、什麼協議是面向連線的協議?
傳輸控制協議,TCP協議,面向連線,三次握手;
使用者資料報協議為UDP協議,無連線;
網際協議為IP,無連線;網際控制報文協議為ICMP,無連線。

5、刪除命令是什麼?
rm

6、EM演算法的基本概念和應用場景?
最大期望(EM)演算法是在概率(probabilistic)模型中尋找引數最大似然估計或者最大後驗估計的演算法,其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數(Latent Variable)。假設我們估計知道A和B兩個引數,在開始狀態下二者都是未知的,並且知道了A的資訊就可以得到B的資訊,反過來知道了B也就得到了A。可以考慮首先賦予A某種初值,以此得到B的估計值,然後從B的當前值出發,重新估計A的取值,這個過程一直持續到收斂為止。
參考連結:

http://www.tuicool.com/articles/Av6NVzy
最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的資料聚類領域。

7、資料儲存和資料流都屬於(),僅僅是所處的狀態不同。
A分析結果 B事件 C動作 D資料 。
資料流圖有4種成分:源點或終點、處理、資料儲存和資料流。資料儲存是處於靜止狀態的資料,資料流 是處於運動中的資料。所以選擇D。

8、計算機圖形學中三維形體表示模型有哪些?
線框、表面、實體。

9、C語言的基本單位是什麼?
函式

10、ABCDE的入棧順序不可能的出棧順序是什麼?
依據先進後出,和進出次序即可得到正確答案。

11、n個記錄使用快速排序,需要的輔助空間是?
O(log2n)。快速排序對待排序序列的劃分大約為log2n次,而快速排序是通過遞迴演算法來完成的,遞迴深度大約為log2n,因此所需的輔助儲存空間為O(log2n)。

12、(7,34,55,64,46,20,10)線性表的雜湊儲存,H(k)=k%9,地址為1的共有多少個元素?
H(K)= K%9,表示除以9的餘數.由於地址重疊造成衝突,所以雜湊儲存時,通常還要有解決衝突的辦法,如線性探查法等等.本題的答案分別是:55,64,46,10.

13、二叉樹的中序遍歷是BCFDEA後續遍歷是BFCEAD,前序遍歷是?
DCBFAE

14、棧和佇列的共同點是什麼?
只允許在端點處插入和刪除元素

15、常見的分類演算法有哪些?
SVM、神經網路、隨機森林、邏輯迴歸、KNN、貝葉斯

16、計算機圖形學中多邊形的表示方法有哪些?
頂點表示和點陣表示

17、Android NDK是什麼意思?
Android 應用是在dalvik虛擬機器中執行的。NDK可以讓你使用原生代碼語言來開發應用,比如說C/C++,這種方法對某些型別的應用的是有好處的,可以充分利用原生代碼和在某些情況下加速程式碼的執行。
NDK提供了一系列的工具,幫助開發者快速開發C(或C++)的動態庫,並能自動將so和java應用一起打包成apk。
NDK集成了交叉編譯器,並提供了相應的mk檔案隔離CPU、平臺、ABI等差異,開發人員只需要簡單修改mk檔案(指出”哪些檔案需要編譯”、”編譯特性要求”等),就可以創建出so。
NDK可以自動地將so和Java應用一起打包,極大地減輕了開發人員的打包工作。

18 常見的監督學習演算法有哪些?
感知機、svm、人工神經網路、決策樹、邏輯迴歸

19、概念模型的性質是什麼?
A.有豐富的語義表達能力
B.易於交流和理解
C.易於變動