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[百度] 百度寒假实习生面试面经

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发表于 2018-9-18 11:35:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
听说 写面经 有好运。。。期待明天的好结果
昨天面的母婴 一面挂。
今天面的广告部 二面过。等明天通知。。
blog:http://www.cnblogs.com/zle1992/category/1130702.html
百度母婴 寒假实习一面(电话面试)
1 自我介绍?
2你是如何学习机器学习的?
3你喜欢看paper么 ?国内的多还是国外的多?看过哪些paper;?
4说一下暑假实习的内容?
5聊比赛
比赛流程? 怎么构建特征? 怎么选择特征?
6xgboost
top K 的特征是怎么选出了的?
7决策树,算信息增益,信息增益率
8信息增益率的公式是啥?
9 机器学习评价指标有哪些?
10 map是什么?
我心里:map是评价指标?????????
11 vsm空间是啥?
12 你最熟悉的机器学习算法?
13
svm的原理?
14
svm+l2正则化?
我心里:svm还能加l2?????????
看下面的例子;其实svm 可以看做是L2正则化。其中损失函数是hinge loss 。LR的损失函数是logloss
参考:
https://www.zhihu.com/question/30230784
15 核函数有哪些?
16 360的比赛
?为什么用cnn不用lstm? lstm用过吗?为什么句子分类可以用cnn???不就忽略了前后信息么?
答:所有加上rnn 啊。
问:rnn加在哪?
答:全连接层。 问 :这样也行?
我心里: 这不就是rcnn的论文嘛!!!!
17实习时间?
18 本科学的啥?
答:通信
问 :学过编译原理 操作系统吗?答:没学过。。。(其实自学过一点点,但是怕被问。 感觉还是应该说会一点点)。问:没学过也没事,反正工程也
用不到,数据结构算法熟悉吗? 答:刷的题不多。。。(感觉应说还行,可能就会问点算法了。)
19 c++熟吗?
答:不咋熟、问:咱们开发是用c++? 答 :语言只是工具,你用python 熟也行、
20
实习时间?
问:可以再长一些吗?答:有转正的话,可以。因为来年4月要找实习、、、、 *。问:希望可以长一点 我们这里一直缺人。但是你的时间有点短,我们再考虑考虑
面试持续了1个小时 ,感觉面试官对机器学习也不是很懂。问了一些莫名奇妙的问题。但是这个面试官超级有趣。聊得很开心。
结果:挂了。 面评:算法基础不错,但是c++不行。
百度创意广告部 寒假实习 一面二面
一面(1小时)
自我介绍,研究方向,本科学校,家乡等等。。
1 介绍了jdd风险登录的比赛,问题背景,建模,特征构建,特征选择,模型等。
个人觉得介绍项目一定要高大上一点,把自己创新或者有创意的点子讲出来。
2 介绍360 机器文章识别的比赛。问题背景,建模啥的。
答:这个地方 ,我们是用的cnn,又分char cnn word cnn。问:哪个效果好?为什么?答:char 的好,因为我觉得机器文章
写得不一定符合语法,分词之后可能会有一些奇怪的,不是词的词,这样的词可能只会在某一篇文章里有,泛化能力差一些。
3 看你简历机器学习算法了解一些,那就讲讲朴素贝叶斯吧。
公式记得不全,在面试官的提醒下,勉强写出来了。。
4 用朴素贝叶斯做情感分类。说一下思路,从构建词典说起。
这个答得也不是很好,也是在面试官提醒下 勉强说出来了。
这个答案 在机器学习实战上有,当时没看完。。
5 手写代码
倒排索引相关。
也是在面试官提醒下,写出来的。
二面(40分钟)
自我介绍。
聊比赛,搜狗用户画像构建的。
tfidf 是什么,idf 的公式是什么?
公式也给忘了,大概说了一下思想。
lda 主题模型中 采样是什么?为什么要采样?
采样是为了参数估计,具体也给忘了。
svm用过吗?原理是什么?自己编的程序还是掉的包?掉的啥包?
本来打算手推公式,推了一半,就不让我推了。
lr是什么?原理是什么?
360机器文章识别的比赛、跟一面问的差不多。
本科学过数据结构么?
答:没学过,学过通信原理。
通信原理是什么?
哈哈,把面试官引导到这里来。给他讲了讲通信原理的框架。
手撕代码
给一个文本文件。每一行是一篇文章,已经分好词,用空格分割,统计每个词都在哪些文章中出现过。
跟一面的题差不多,就是建个词典,词典的key是词,value是文章id.,暴力的循环。 感觉时间复杂度比较高
我问面试官有木有简单点的方法 ,他也不知道。
总结:第一次去现场面试,而且是百度这样的公司,因为自己本硕双非,又不是科班,之前一直没有自信,但是现场并没有那么难。
尤其是手写代码,不用运行,思路正确应该就没啥问题。
等明天的结果吧。good luck.
今天看的一个面经名言:把面试官当成未来的同事,幽默一点。

转载自:https://www.nowcoder.com/discuss/64902
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