大数据AI

七月在线ai面试题库

搞定这些,就迈入了半个大厂。

我面的是不限方向的「机器学习研究员」,在前一阵子面试的过程,我把一些常见问题汇总了,如果这些能掌握,基本90%的通过率没跑了!

1.训练决策树时的参数是什么?

七月在线ai面试题库

2.在决策树的节点处分割的标准是什么?

3.基尼系数的公式是什么?

4.熵的公式是什么?

5.决策树如何决定在哪个特征处分割?

6.你如何用数学计算收集来的信息?你确定吗?

7.随机森林的优点有哪些?

8.介绍一下boosting算法。

9.gradient boosting如何工作?

10.关于AdaBoost算法,你了解多少?它如何工作?

11.SVM中用到了哪些核?SVM中的优化技术有哪些?

12.SVM如何学习超平面?用数学方法详细解释一下。

13.介绍一下无监督学习,算法有哪些?

14.在K-Means聚类算法中,如何定义K?

15.告诉我至少3中定义K的方法。

看完后,大家感觉难易度如何?基本上,搞定这些技术题目,你就可以申请国内大公司,乃至硅谷公司的技术面试了!在整个求职过程中,我大概与20位+位专业人士有过交谈,以下为经验之谈:

展示自己很重要,简历很重要。一定要体现自己参与过的项目,学习过的课程证书,参加的活动,发表过的论文等,这些都是加分项。

如果你是这一领域的新人,在创建简历时可以从自己做过的项目开始,或者GitHub账号也是很有说服力的。除此之外,可以多参加Kaggle竞赛和多参加学习。

学会谦虚,注意倾听面试官的意见。有的时候,R和Python的使用者会互相鄙视,最好不要这样,不然很可能挂掉。

没那么难,4步掌握AI

如果想0基础进阶人工智能,则只需攻克这个4座大山即可:

你需要学习一门编程语言:

这里我推荐Python —— 人工智能主要开发语言。最关键的是对小白也非常友好,简单易学。

你需要“掌握“数学知识:

数学基础,大概是吓退大部分人的纸老虎,从微积分到线性代数,我们的确要了解数学原理。别怕,人工智能数学部分的核心是要会用代码去实现。

你需要理解算法:深度学习(神经网络):

当你用了代码能力和数学基础,下一步则是理解人工智能的核心算法 ——深度学习,让计算机拥有“智能”。

你需要发动技能,用实践证明:

在翻越前几座大山之后,你已经体系化地掌握了AI的基本技能,接下来就是需要实践来理解实际工作的痛点问题。

Similar Posts

发表评论

邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注