機器學習演算法校招面試題庫

㈠ 2020年數據分析面試解答技巧:問答題

【導讀】眾所周知，隨著社會的發展，數據分析師成為了炙手可熱的熱門執業，一方面是其高薪待遇另一方面就是其未來廣闊的發展前景。一般情況下用人單位會給問答題和動手題來檢測應聘者的真實實力，可以說面試筆試是非常重要的一個環節。它可以直接測驗你對數據分析具體理論的掌握程度和動手操作的能力。為此小編就以此為例和大家說說2020年數據分析面試解答技巧:問答題，希望對大家有所幫助。

問答題

1. 用一種編程語言，實現 1+2+3+4+5+…+100。

這道題考察的就是語言基礎，你可以用自己熟悉的語言完成這道題，比如 Python、Java、PHP、C++ 等。這里我用 Python 舉例：

sum = 0

for number in range(1,101):

sum = sum + number

print(sum)

2. 如何理解過擬合?

過擬合和欠擬合一樣，都是數據挖掘的基本概念。過擬合指的就是數據訓練得太好，在實際的測試環境中可能會產生錯誤，所以適當的剪枝對數據挖掘演算法來說也是很重要的。

欠擬合則是指機器學習得不充分，數據樣本太少，不足以讓機器形成自我認知。

3. 為什麼說樸素貝葉斯是「樸素」的?

樸素貝葉斯是一種簡單但極為強大的預測建模演算法。之所以稱為樸素貝葉斯，是因為它假設每個輸入變數是獨立的。這是一個強硬的假設，實際情況並不一定，但是這項技術對於絕大部分的復雜問題仍然非常有效。

4. SVM 最重要的思想是什麼?

SVM 計算的過程就是幫我們找到超平面的過程，它有個核心的概念叫：分類間隔。SVM
的目標就是找出所有分類間隔中最大的那個值對應的超平面。在數學上，這是一個凸優化問題。同樣我們根據數據是否線性可分，把 SVM 分成硬間隔 SVM、軟間隔 SVM
和非線性 SVM。

5. K-Means 和 KNN 演算法的區別是什麼?

首先，這兩個演算法解決的是數據挖掘中的兩類問題。K-Means是聚類演算法，KNN是分類演算法。其次，這兩個演算法分別是兩種不同的學習方式。K-Means是非監督學習，也就是不需要事先給出分類標簽，而KNN是有監督學習，需要我們給出訓練數據的分類標識。最後，K值的含義不同。K-Means中的K值代表K類。KNN中的K值代表K個最接近的鄰居。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「2020年數據分析面試解答技巧:問答題」的相關內容，希望對大家有所幫助。想了解更多關於數據分析及人工智慧就業崗位分析，關注小編持續更新。

㈡ 面試遇到演算法題怎麼辦，都不會

科班出身還是半路出家？半路出家就選別這類崗位。
計算機科學專業的基礎，外加演算法競賽相關的培訓和實戰，不算基礎，培訓過程也至少要耗去一兩年，所以要算能不能和值不值。真正需要演算法能力高超的崗位薪水好，但是，少之又少，競爭慘烈，985本專業畢業生能搶上的都屬於鳳毛麟角。

㈢ 請為AI面試編制一套BEI面試試題和評分標准

摘要 合並 k（在這種情況下 k = 2）個數組並對它們進行排序。

㈣ 研究生面試深度學習，常考知識點有哪些

近幾年人工智慧領域大熱，專業人才缺口問題也逐漸顯現。由於校招薪資比其他方向的開發人員高，很多同學想學習機器學習，畢業以後從事演算法相關的崗位。

所謂知己知彼，百戰不殆，下面整理了一些研究生面試深度學習演算法工程師常考的知識點，幫助同學們更好的了解深度學習，提高個人的競爭力。

1）經典演算法：EM,HMM,貝葉斯網路，樸素貝葉斯，聚類，PCA,LDA，高斯混合模型等等。

2） 概率論相關：各種分布，極大似然，最大後驗，假設檢驗的過程（顯著性水平和p的區別和聯系），卡方檢驗等等。

3）機器學習主要模型：線性回歸，邏輯回歸，svm，各種樹模型等等。原理公式要會，也要能熟悉推導過程。

4）大數據，要了解並行化分布式的東西，比如hadoop,spark,Hive等，要明白底層的工作原理。

另外，我們要知道面試回答問題的過程其實是各方面能力的展現過程。對面試官提出的問題，不要想當然地給出非此即彼的答案，要把自己的思考過程、分析脈絡表述出來。很多時候面試官看重的不是你的答案，而是你分析問題解決問題的思維過程。

為了幫助同學們更快地掌握深度學習技術，成為人工智慧領域高端人才，中公教育聯合中科院自動化研究所專家，強力推出人工智慧《深度學習》課程，讓大家學有所成、真正掌握機器學習模型以及演算法背後的原理。

㈤ 都快2021年了，演算法崗位應該怎樣准備面試

說到演算法崗位，現在網上的第一反應可能就是內卷，演算法崗位也號稱是內卷最嚴重的崗位。針對這個問題，其實之前我也有寫過相關的文章。這個崗位競爭激烈不假，但我個人覺得稱作內卷有些過了。就我個人的感覺，這幾年的一個大趨勢是從迷茫走向清晰。

早在2015年我在阿里媽媽實習的時候，那個時候我覺得其實對於演算法工程師這個崗位的招聘要求甚至包括工作內容其實業內是沒有一個統一的標準的。可以認為包括各大公司其實對這個崗位具體的工作內容以及需要的候選人的能力要求都不太一致，不同的面試官有不同的風格，也有不同的標准。

我舉幾個例子，第一個例子是我當初實習面試的時候，因為是本科生，的確對機器學習這個領域了解非常非常少，可以說是幾乎沒有。但是我依然通過了，通過的原因也很簡單，因為有acm的獲獎背景，面試的過程當中主要也都是一些演算法題，都還算是答得不錯。但是在交叉面試的時候，一位另一個部門的總監就問我有沒有這塊的經驗？我很明確地說了，沒有，但是我願意學。

接著他告訴我，演算法工程師的工作內容主要和機器學習相關，因此機器學習是基本的。當時我就覺得我涼了，然而很意外地是還是通過了面試。

核心能力

由於我已經很久沒有接觸校招了，所以也很難說校招面試應該怎麼樣准備，只能說說如果是我來招聘，我會喜歡什麼樣的學生。也可以理解成我理解的一個合格優秀的演算法工程師應該有的能力。

模型理解

演算法工程師和模型打交道，那麼理解模型是必須的。其實不用說每一個模型都精通，這沒有必要，面試的時候問的模型也不一定用得到。但更多地是看重這個人在學習的時候的習慣，他是淺嘗輒止呢，還是會刨根究底，究竟能夠學到怎樣的地步。

在實際的工作當中我們可能會面臨各種各樣的情況，比如說新加了特徵但是沒有效果，比如升級了模型效果反而變差了等等，這些情況都是有可能發生的。當我們遇到這些情況之後，需要我們根據已知的信息來推理和猜測導致的原因從而針對性的採取相應的手段。因此這就需要我們對當前的模型有比較深入地了解，否則推導原因做出改進也就無從談起。

所以面試的時候問起哪個模型都不重要，重要的是你能不能體現出你有過深入的研究和理解。

數據分析

演算法工程師一直和數據打交道，那麼分析數據、清洗數據、做數據的能力也必不可少。說起來簡單的數據分析，這當中其實牽扯很多，簡單來說至少有兩個關鍵點。

第一個關鍵點是處理數據的能力，比如SQL、hive、spark、MapRece這些常用的數據處理的工具會不會，會多少？是一個都不會呢，還是至少會一點。由於各個公司的技術棧不同，一般不會抱著候選人必須剛好會和我們一樣的期待去招人，但是候選人如果一無所知肯定也是不行的。由於學生時代其實很少接觸這種實踐的內容，很多人對這些都一無所知，如果你會一兩個，其實就是加分項。

第二個關鍵點是對數據的理解力，舉個簡單的例子，比如說現在的樣本訓練了模型之後效果不好，我們要分析它的原因，你該怎麼下手？這個問題日常當中經常遇到，也非常考驗演算法工程師對數據的分析能力以及他的經驗。數據是水，模型是船，我們要把船駛向遠方，只懂船隻構造是不行的，還需要對水文、天象也有了解。這樣才能從數據當中捕捉到trick，對一些現象有更深入的看法和理解。

工程能力

雖然是演算法工程師，但是並不代表工程能力不重要，相反工程能力也很重要。當然這往往不會成為招聘的硬性指標， 比如考察你之前做過什麼工程項目之類的。但是會在你的代碼測試環節有所體現，你的代碼風格，你的編碼能力都是你面試的考察點之一。

並不只是在面試當中如此，在實際工作當中，工程能力也很關鍵。往小了說可以開發一些工具、腳本方便自己或者是團隊當中其他人的日常工作，往大了說，你也可以成為團隊當中的開發擔當，負責其團隊當中最工程的工作。比如說復現一篇paper，或者是從頭擼一個模型。這其實也是一種差異化競爭的手段，你合理地負擔起別人負擔不了的工作，那麼自然就會成為你的業績。

時代在變化，行業在發展，如今的校招會問些什麼早已經和當年不同了。但不管怎麼說，這個崗位以及面試官對於人才的核心訴求幾乎是沒有變過的，我們從核心出發去構建簡歷、准備面試，相信一定可以有所收獲。

㈥ 數據分析常見面試題有哪些

1、如何理解過擬合?

過擬合和欠擬合一樣，都是數據挖掘的基本概念。過擬合指的就是數據訓練得太好，在實際的測試環境中可能會產生錯誤，所以適當的剪枝對數據挖掘演算法來說也是很重要的。

欠擬合則是指機器學習得不充分，數據樣本太少，不足以讓機器形成自我認知。

2、為什麼說樸素貝葉斯是“樸素”的?

樸素貝葉斯是一種簡單但極為強大的預測建模演算法。之所以稱為樸素貝葉斯，是因為它假設每個輸入變數是獨立的。這是一個強硬的假設，實際情況並不一定，但是這項技術對於絕大部分的復雜問題仍然非常有效。

3、SVM 最重要的思想是什麼?

SVM 計算的過程就是幫我們找到超平面的過程，它有個核心的概念叫：分類間隔。SVM 的目標就是找出所有分類間隔中最大的那個值對應的超平面。在數學上，這是一個凸優化問題。同樣我們根據數據是否線性可分，把 SVM 分成硬間隔 SVM、軟間隔 SVM 和非線性 SVM。

4、K-Means 和 KNN 演算法的區別是什麼?

首先，這兩個演算法解決的是數據挖掘中的兩類問題。K-Means 是聚類演算法，KNN 是分類演算法。其次，這兩個演算法分別是兩種不同的學習方式。K-Means 是非監督學習，也就是不需要事先給出分類標簽，而 KNN 是有監督學習，需要我們給出訓練數據的分類標識。最後，K 值的含義不同。K-Means 中的 K 值代表 K 類。KNN 中的 K 值代表 K 個最接近的鄰居。

㈦ nlp實習面試演算法題不會能過嘛

不能過
nlp演算法
人工智慧演算法大體上來說可以分類兩類：基於統計的機器學習演算法(MachineLearning)和深度學習演算法(DeepLearning)
總的來說，在sklearn中機器學習
演算法大概的分類如下：
1.純演算法類
(1).回歸演算法
(2).分類演算法
(3).聚類演算法
(4)降維演算法
(5)概率圖模型演算法
(6)文本挖掘演算法
(7)優化演算法
(8)深度學習演算法
2.建模方面
(1).模型優化
(2).數據預處理覺得有用點個贊吧

㈧ 深度學習（視覺）面試中常問的知識點有哪些

• 一些基礎演算法題。包含但不僅限於大學裡面ACM-ICPC競賽中的數論、圖論、數據結構、動態規劃、幾何數學等。不過鑒於很多面試官不是選手出身，所以你被問到的很可能是「Google面試題」、「Facebook面試題」、「國內某BATM面試題」之類的演算法題，你可以以這些為關鍵字上網搜搜看，或者上LeetCode之類的刷題網站（ps:我沒有用過）刷刷題找找感覺。

• 情景題。面試官可能會給你出一個情景題「在XXX情況下（此處省略100字），你有什麼比較好的方案」。比如說你面試的是搜索引擎，面試官就和可能和你聊一些搜索引擎的問題；比如你面試的是在線廣告競價，他可能就會和你聊一聊一些小網站裡面的小廣告；又或者你去面試游戲，可能會被問怎麼解決當攝像頭跑到牆後面時候的問題。你這里是深度學習，可能也會被問到以後這方面的情景題吧，你要准備一下。不過其實你回答不出來也沒有很大問題（如果你是校招或者剛剛轉行想做這個），這方面主要考考你的邏輯思維和口頭表達能力。

• 專業知識。深度學習這方面的專業知識。具體看公司要求了。如果他是想要找一些底子好的苗子自己培養，你這塊懂不懂也沒有太大關系。不過這是一個現實的社會，基本上都是要你在深度學習（視覺）方面的能力達到他們的需求的。而且我要是剛剛把你培養出來你就跳槽了那公司不就虧大了，所以現在招工基本上都要招能馬上上手的。

• 聊聊夢想。其實你在去面試之前，HR就可能做好了背景調查，所以你可能已經是他們想要的人了。這個時候面試官可能忽略上述條件直接和你聊生活聊理想了。這個時候要切記工資是否達到了你的要求，將來是否有長足的發展，因為如果飯都吃不飽，還談個什麼理想！不過也有可能是在測試你的溝通能力。

㈨ 兩道分類演算法的面試題，數據挖掘/機器學習相關，誠心求教！

1. 兩個最重要的屬性應該是數據的維數和數據的相關性，因為一般來講，數據的維數越多越好，數據的相關性越小越好。

2. 應該選擇第二個，因為測試耗時增加很小(從耗時單位可以看出)，同時訓練花費的時間減少了很多(縮小到1/10)

   個人愚見，希望對你有幫助~~