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发烧的小龙虾
编辑于 2021-04-17 21:44
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京东 & 360 机器学习算法岗面经(2021.4.2)

京东
- 机器学习基础
1. 上采样介绍,优缺点
2. gbdt和rf,bagging和boosting区别
3. svm为什么需要求解对偶问题,svm损失函数
4. 手推LR,LR对数据的基本假设
5. 基尼系数公式
6. 维特比算法动态规划递推方程
7. HMM的两个基本假设
8. ROC和F1适用场景
9. transformer的self-attention公式理解,除以根号d的原因

- 数学
1. a、b和c是大于6的三个连续正整数,其中有两个是素数,证明剩下的那一个一定是6的倍数
2. 计算sigmoid导数

- 算法
1. leetcode 85 最大矩形(hard,分治 + 单调栈)
2. 最大可能的数(经典动态规划):一串数字通过加减乘除得到的最大的数字。写一个函数,输入⼀个数组,数组的每个元素都是整数,不能改变数字的输入顺序,输出最大可能的数
比如输入 [3,4,5,1] 输出 3*4*(5+1)=72
输入 [1,1,1,5] 输出 (1+1+1)*5=15
注意不能是 (1+3)*4*5=80,因为数据的顺序改变了。

360
- 机器学习基础
1. 决策树的剪枝
2. rf的随机体现在哪
3. xgboost了解吗?
4. softmax和交叉熵的公式
5. 卷积过程,卷积核为什么常常奇数?
6. 样本不平衡如何处理?

算法
1. 自己实现C++ void atoi(const char * str) 字符串转数字考虑边界条件
2. 给定一个字符串s,以及一个字符串数组candidates,判断这个字符串s能否由字符串数组中的字符串拼接而成(动态规划)
3. 给定二维矩阵,实现函数int sum(int x1, int y1, int x2, int y2),其中(x1, x2)和(y1, y2)分别是待求子矩阵的左上角和右下角坐标,函数的返回值为这个子矩阵的所有值之和。给定的二维矩阵固定不变,要求每次调用sum的时间复杂度为O(1),空间复杂度为O(M *N)

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