本帖最后由 木马童年 于 2018-1-4 10:05 编辑
自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等,根据业务的不同,岗位职责大概分为:
1、平台搭建类
数据计算平台搭建,基础算法实现,当然,要求支持大样本量、高维度数据,所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识;
2、算法研究类
文本挖掘,如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等;
推荐,广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等;
排序,搜索结果排序、广告排序等;
广告投放效果分析;
互联网信用评价;
图像识别、理解。
3、数据挖掘类
商业智能,如统计报表;
用户体验分析,预测流失用户。
以上是根据本人求职季有限的接触所做的总结。有的应用方向比较成熟,业界有足够的技术积累,比如搜索、推荐,也有的方向还有很多开放性问题等待探索,比如互联网金融、互联网教育。在面试的过程中,一方面要尽力向企业展现自己的能力,另一方面也是在增进对行业发展现状与未来趋势的理解,特别是可以从一些刚起步的企业和团队那里,了解到一些有价值的一手问题。
以下首先介绍面试中遇到的一些真实问题,然后谈一谈答题和面试准备上的建议。
1、你在研究/项目/实习经历中主要用过哪些机器学习/数据挖掘的算法?
2、你熟悉的机器学习/数据挖掘算法主要有哪些?
3、你用过哪些机器学习/数据挖掘工具或框架?
4、基础知识
无监督和有监督算法的区别? SVM 的推导,特性?多分类怎么处理? LR 的推导,特性? 决策树的特性? SVM、LR、决策树的对比? GBDT 和 决策森林 的区别? 如何判断函数凸或非凸? 解释对偶的概念。 如何进行特征选择? 为什么会产生过拟合,有哪些方法可以预防或克服过拟合? 介绍卷积神经网络,和 DBN 有什么区别? 采用 EM 算法求解的模型有哪些,为什么不用牛顿法或梯度下降法? 用 EM 算法推导解释 Kmeans。 用过哪些聚类算法,解释密度聚类算法。 聚类算法中的距离度量有哪些? 如何进行实体识别? 解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类。 写一个 Hadoop 版本的 wordcount。
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