算法工程师面试题

LDA(线性判别分析) 和 PCA 的区别与联系

K-均值算法收敛性的证明

如何确定 LDA (隐狄利克雷模型) 中主题的个数

随机梯度下降法的一些改进算法

L1正则化产生稀疏性的原因

如何对贝叶斯网络进行采样

从方差、偏差角度解释 Boosting 和 Bagging

LSTM是如何实现长短期记忆功能的

WGAN解决了原始 GAN 中的什么问题

深度学习通用面试题

什么是深度学习？为什么它会如此受欢迎？

深度学习与机器学习有什么区别？

深度学习的先决条件是什么？

选择哪些工具/语言构建深度学习模型？

为什么构建深度学习模型需要使用GPU？

何时（何处）应用神经网络？

是否需要大量数据来训练深度学习模型？

一般在哪里找一些基本的深度学习项目用来练习？

前馈神经网络和递归神经网络之间有什么区别？

什么是优化函数？说出几个常见的优化函数。

机器学习工程师面试题

你会在时间序列数据集上使用什么交叉验证技术？是用k倍或LOOCV？

你是怎么理解偏差方差的平衡的？

给你一个有1000列和1百万行的训练数据集，这个数据集是基于分类问题的。经理要求你来降低该数据集的维度以减少模型计算时间，但你的机器内存有限。你会怎么做？

全球平均温度的上升导致世界各地的海盗数量减少。这是否意味着海盗的数量减少引起气候变化？

给你一个数据集，这个数据集有缺失值，且这些缺失值分布在离中值有1个标准偏差的范围内。百分之多少的数据不会受到影响？为什么？

你意识到你的模型受到低偏差和高方差问题的困扰。那么，应该使用哪种算法来解决问题呢？为什么？

协方差和相关性有什么区别？

真阳性率和召回有什么关系？写出方程式。

Gradient boosting算法（GBM）和随机森林都是基于树的算法，它们有什么区别？

你认为把分类变量当成连续型变量会更得到一个更好的预测模型吗？

“买了这个的客户，也买了......”亚马逊的建议是哪种算法的结果？

在k-means或kNN，我们是用欧氏距离来计算最近的邻居之间的距离。为什么不用曼哈顿距离？

我知道校正R2或者F值是用来评估线性回归模型的。那用什么来评估逻辑回归模型？

为什么朴素贝叶斯如此“朴素”？