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牛客机器学习算法工程师面试题库.pdf

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算法工程师/机器学习校招面试题库导读
一、学习说明
二、面试技巧
三、面试考点导图
四、一对一答疑讲解戳这里
一、数学基础:
1、微积分
2、统计学,概率论
3、线性代数
二、机器学习算法
1、处理分类问题常用算法
2、处理回归问题常用算法
3、处理聚类问题常用算法
4、推荐系统的常用算法
5、模型融合和提升的算法
6、其他重要算法
三、机器学习
1、Scikit-learn
2、Libsvm
3、Keras/tensorflow
四、深度学习
五、数据结构与算法
1、查找
2、哈希
3、表达式、字符串
4、栈与堆
5、树
6、排序
7、高级算法
8、链表
9、数组
10、动态规划
11、遍历
六、编程语言,工具和环境
1、编程语言
2、大数据相关
七、自然语言处理
1、Word2vec
八、计算机基础
1、linux
2、计算机网络
3、操作系统
4、数据库
九、场景题
十、项目
十一、hr面
十二、数据挖掘
十三、学习与发展
十四、惊喜福利
NOWCODER.COM 牛客网——互联网学习求职必备神器 名企校招历年笔试面试真题,尽在牛客网 机器学习/算法工程师面试题库 牛客网出品 牛客网,数百万大学生都在使用的免费在线学习平台
NOWCODER.COM 牛客网——互联网学习求职必备神器 名企校招历年笔试面试真题,尽在牛客网 算法工程师/机器学习校招面试题库导读 一、学习说明 本题库均来自海量真实校招面试题目大数据进行的整理,后续也会不断更新,可免费在线观 看,如需下载,也可直接在页面 https://www.nowcoder.com/interview/center 进行下载(下 载需要用牛币兑换,一次兑换可享受永久下载权限,因为后续会更新) 需要严肃说明的是:面试题库作为帮助同学准备面试的辅助资料,但是绝对不能作为备考唯 一途径,因为面试是一个考察真实水平的,不是背会了答案就可以的,需要你透彻理解的, 否则追问问题答不出来反而减分,毕竟技术面试中面试官最痛恨的就是背答案这个事情了。 学完这个题库,把此题库都理解透彻应对各家企业面试完全没有问题。(当然,要加上好的 项目以及透彻掌握) 另外,此面试题库中不包括面试中问到的项目,hr 面以及个人技术发展类。  项目是比较个性化的,没办法作为一个题库来给大家参考,但是如果你有一个非常有含 金量的项目的话,是非常加分的,而且你的项目可能也会被问的多一些;  hr 面的话一般来说技术面通过的话个人没有太大的和公司不符合的问题都能通过;  技术发展类的话这个就完全看自己啦,主要考察的会是你对技术的热爱和学习能力,比 如会问一些你是如何学习 xxx 技术的,或者能表达出你对技术的热爱的地方等等。此处 不做赘述。 那么抛开这些,算法工程师/机器学习中技术面中考察的占比如下: 需要注意的是:此图不绝对,因为实际面试中面试官会根据你的简历去问,比如你的项目多 牛客网,数百万大学生都在使用的免费在线学习平台
NOWCODER.COM 牛客网——互联网学习求职必备神器 名企校招历年笔试面试真题,尽在牛客网 可能就问的项目多一些,或者你说哪里精通可能面试官就多去问你这些。而且此图是根据题 库数据整理出来,并不是根据实际单场面试整理,比如基础部分不会考那么多,会从中抽着 考 但是面试中必考的点且占比非常大的有机器学习算法,机器学习和算法。 决定你是否能拿 sp offer(高薪 offer)以及是否进名企的是项目和算法。 可以看出,算法除了是面试必过门槛以外,更是决定你是否能进名企或高薪 offer 的决定性 因素。 另外关于算法部分,想要系统的学习算法思想,实现高频面试题最优解等详细讲解的话可以 报名算法名企校招冲刺班或算法高薪校招冲刺班,你将能学到更先进的算法思想以及又一套 系统的校招高频题目的解题套路和方法论。 多出来的服务如下: 牛客网,数百万大学生都在使用的免费在线学习平台
NOWCODER.COM 牛客网——互联网学习求职必备神器 名企校招历年笔试面试真题,尽在牛客网 如果有什么问题,也可以加 qq 咨询 1440073724,如果是早鸟,还可以领取早鸟优惠哦 二、面试技巧 面试一般分为技术面和 hr 面,形式的话很少有群面,少部分企业可能会有一个交叉面,不 过总的来说,技术面基本就是考察你的专业技术水平的,hr 面的话主要是看这个人的综合 素质以及家庭情况符不符合公司要求,一般来讲,技术的话只要通过了技术面 hr 面基本上 是没有问题(也有少数企业 hr 面会刷很多人) 那我们主要来说技术面,技术面的话主要是考察专业技术知识和水平,我们是可以有一定的 技巧的,但是一定是基于有一定的能力水平的。 所以也慎重的告诉大家,技巧不是投机取巧,是起到辅助效果的,技术面最主要的还是要有 实力,这里是基于实力水平之上的技巧。 这里告诉大家面试中的几个技巧: 1、简历上做一个引导: 在词汇上做好区分,比如熟悉 Java,了解 python,精通 c 语言 这样的话对自己的掌握程度有个区分,也好让面试官有个着重去问,python 本来写的也只 是了解,自然就不会多问你深入的一些东西了。 2、在面试过程中做一个引导: 面试过程中尽量引导到自己熟知的一个领域,比如问到你说一下 DNS 寻址,然后你简单回 答(甚至这步也可以省略)之后,可以说一句,自己对这块可能不是特别熟悉,对计算机网 络中的运输层比较熟悉,如果有具体的,甚至可以再加一句,比如 TCP 和 UDP 这样的话你可以把整个面试过程往你熟知的地方引导,也能更倾向于体现出你的优势而不是 劣势,但是此方法仅限于掌握合适的度,比如有的知识点是必会的而你想往别处引就有点说 不过去了,比如让你说几个机器学习算法,你一个也说不上来,那可能就真的没辙了。 3、在自我介绍中做一个引导: 一般面试的开头都会有一个自我介绍,在这个位置你也可以尽情的为自己的优势方面去引导。 4、面试过程中展示出自信: 面试过程中的态度也要掌握好,不要自卑,也不要傲娇,自信的回答出每个问题,尤其遇到 不会的问题,要么做一些引导,实在不能引导也可以先打打擦边球,和面试官交流一下问题, 看起来像是没听懂题意,这个过程也可以再自己思考一下,如果觉得这个过程可以免了的话 也直接表明一下这个地方不太熟悉或者还没有掌握好,千万不要强行回答。 面试前的准备: 牛客网,数百万大学生都在使用的免费在线学习平台
NOWCODER.COM 牛客网——互联网学习求职必备神器 名企校招历年笔试面试真题,尽在牛客网 最重要的肯定是系统的学习了,有一个知识的框架,基础知识的牢靠程度等。 其中算法尤其重要,越来越多公司还会让你现场或者视频面试中手写代码; 另一大重要的和加分项就是项目,在面试前,一定要练习回答自己项目的三个问题:  这是一个怎样的项目  用到了什么技术,为什么用这项技术(以及每项技术很细的点以及扩展)  过程中遇到了什么问题,怎么解决的。 那么话说回来,这个的前提是你要有一个好的项目,牛客网 CEO 叶向宇有带大家做项目, 感兴趣的可以去了解一下  竞争力超过 70%求职者的项目:https://www.nowcoder.com/courses/semester/medium (专属优惠码:DjPgy3x,每期限量前 100 个)  竞争力超过 80%求职者的项目:https://www.nowcoder.com/courses/semester/senior (专属优惠码:DMVSexJ,每期限量前 100 个) 知识都掌握好后,剩下的就是一个心态和模拟练习啦,因为你面试的少的话现场难免紧张, 而且没在那个环境下可能永远不知道自己回答的怎么样。 因为哪怕当你都会了的情况下,你的表达和心态就显得更重要了,会了但是没有表达的很清 晰就很吃亏了,牛客网这边有 AI 模拟面试,完全模拟了真实面试环境,正好大家可以真正 的去练习一下,还能收获一份面试报告: https://www.nowcoder.com/interview/ai/index 面试后需要做的: 面试完了的话就不用太在意结果了,有限的时间就应该做事半功倍的事情,当然,要保持电 话邮箱畅通,不然别给你发 offer 你都不知道。 抛开这些,我们需要做的是及时将面试中的问题记录下来,尤其是自己回答的不够好的问题, 一定要花时间去研究,并解决这些问题,下次面试再遇到相同的问题就能很好的解决,当然, 即使不遇到,你这个习惯坚持住,后面也可以作为一个经历去跟面试官说,能表现出你对技 术的喜爱和钻研的一个态度,同时,每次面试后你会发现自己的不足,查缺补漏的好机会, 及时调整,在不断的调整和查缺补漏的过程中,你会越来越好。 牛客网,数百万大学生都在使用的免费在线学习平台
NOWCODER.COM 牛客网——互联网学习求职必备神器 三、面试考点导图 名企校招历年笔试面试真题,尽在牛客网 牛客网,数百万大学生都在使用的免费在线学习平台
NOWCODER.COM 牛客网——互联网学习求职必备神器 名企校招历年笔试面试真题,尽在牛客网 四、一对一答疑讲解戳这里 如果你对校招求职或者职业发展很困惑,欢迎与牛客网专业老师沟通,老师会帮你一对一讲 解答疑哦(可以扫下方二维码或者添加微信号:niukewang985) 牛客网,数百万大学生都在使用的免费在线学习平台
NOWCODER.COM 牛客网——互联网学习求职必备神器 名企校招历年笔试面试真题,尽在牛客网 目录 一、数学基础: 1、微积分 2、统计学,概率论 3、线性代数 二、机器学习算法 1、处理分类问题常用算法 2、处理回归问题常用算法 3、处理聚类问题常用算法 4、 推荐系统的常用算法 5、模型融合和提升的算法 6、其他重要算法 三、机器学习 1、Scikit-learn 2、Libsvm 3、Keras/tensorflow 四、深度学习 五、数据结构与算法 1、查找 2、哈希 3、表达式、字符串 4、堆与栈 5、树 6、排序 7、高级算法 8、链表 9、数组 10、动态规划 11、遍历 六、编程语言,工具和环境 1、编程语言 2、大数据相关 七、自然语言处理 1、Word2vec 八、计算机基础 1、linux 牛客网,数百万大学生都在使用的免费在线学习平台
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