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cysgjj时间2024-12-04 02:48:10分类国际学习浏览15
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NLP面试常问问题答案参考
在NLP面试中，面试官常会问及机器学习理论、文本相似度计算、BERT变体、词向量、Bert细节、推荐系统框架与知名模型、FM模型、FFM模型、DeepFM、推荐目标以及自动指标等关键概念。以下内容旨在提供这些概念的概述和解析。
NLP（自然语言处理）面试题涉及基础和进阶知识，从常见任务到深度学习模型的运用。首先，基础问题包括NLP任务分类，文本表征方法，如词向量，句向量生成，文本相似度计算，样本不平衡的解决方法，防止过拟合策略，分词工具如Jieba，命名实体识别方法，HMM与CRF模型，RNN及LSTM的区别，以及正则表达式的使用。
Norm的基础操作及其在NLP中的应用。面试中，面试官会关注你的实际应用和理解能力，因此理解Transformer/BERT在项目中的应用至关重要。本文旨在加深你对这些技术的理解，提升你的面试准备。对于未解答的问题，鼓励思考和探索，我会在有空时补充答案。如需NLP相关咨询，欢迎提问。参考***链接省略。
在自然语言处理（NLP）业务中，一个常见的任务是基于提问从候选答案中挑选最佳答案。
实习机会包括：新***技xDAN、JINA AI、滴滴出行、智源、联想研究院、零一万物、商汤科技和腾讯AI Lab，我收到了面试邀请。米哈游NLP和百度文心的二面未果，而字节AML和腾讯云等因时间原因未面。拒签名单上有阿里云、阿里Qwen等知名公司。
【算法工程师】机器学习面试问题总结(上)||CSDN博客精选
1、在解决多分类问题方面，直接法和间接法两种方案被提及，直接修改目标函数以合并多个分类面的参数，而间接法则通过其他方法实现多分类。对于SVM适用的数据类型，文章指出高维、稀疏、样本少的数据较为合适。另外，关于缺失数据对SVM的敏感性，文章提供了解释。
2、机器学习是计算机科学领域的一个重要分支，旨在使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。其中，SVM（支持向量机）作为一种强大的分类和回归分析方法，在机器学习领域占据重要地位。本文将对SVM的原理、推导、优化方法、分类策略以及对数据的适用性等关键方面进行深入探讨。
3、@网络算法工具networkXigraph的性能问题问题的提出当我用50万数据去跑networkX开发出来的算法时，遇到了一个计算性能的问题，这个问题时很慢。寻找答案发现networkX再性能方面比较差。当节点上万，边上十万的时候，新能慢的问题就会显现出来为了解决图算法问题，该怎么办呢遇到问题，首先定义问题的边界。
4、Data+Science+Insight的博客_CSDN博客-R语言从入门到机器学习，数据科学从0到1，机器学习面试+横扫千军领域博主 博主为CSDN数据科学领域知名博主（博客内容包括：数据科学从0到R语言从入门到机器学习、机器学习面试+横扫千军、Python编程技巧高效复用等系列） 毕业于中国科学院大学智能计算专业。
5、Neo4j是单机系统，主要做图数据库。GraphScope是由阿里巴巴达摩院智能计算实验室研发的图计算平台，是全球首个一站式超大规模分布式图计算平台，并且还入选了中 国科学技术协会“科创中 国”平台。Graphscope的代码在github***/alibaba/graphscope上开源。
6、华为电脑管家是华为公司自行研发的一款管家软件，提供系统检测、驱动管理、客户服务、手机连接等多个功能。它将帮助您排除计算机故障、优化系统设置，使您的设备始终处于最佳运行状态；它还可以连接您的手机，在计算机端轻松操作手机应用和文件，多设备协同，让您轻松办公。
机器学习面试题集锦!入门级必备!线性回归篇
1、线性回归可能面临多重共线性问题，即自变量之间高度相关。解决方法包括变量选择、正则化等。评估模型性能时，除了MSE，还常用决定系数（R-squared）来衡量解释的变量变异性的比例。处理离群值时，可能需要识别并用统计方法（如 winsorization 或删除）处理异常值。
2、最后，SVM的过拟合问题可通过引入松弛变量和正则化项来解决。松弛变量允许模型容忍一定数量的误分类，而正则化项则在模型复杂度和训练误差之间寻求平衡，以防止模型过度拟合训练数据。总之，SVM作为一种强大的机器学习工具，具有广泛的应用前景。
3、【如何得出结果】这个图就是机器如何进行预测的（回归）它会根据一票子兄弟贷款的历史数据（年龄和工资分别对应于X1与X2）找出来最好的拟合线（面）来进行预测，这样你的数据来了之后直接带入进去就可以得出来该给你多少钱了。
4、在回归模型中，哪一项在权衡欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）中影响最大？选择合适的多项式阶数。解析：多项式阶数的选择至关重要，阶数过大可能导致过拟合，阶数过小则可能导致欠拟合。
5、机器学习任务通常分为分类和回归。常用分类器包括SVM、KNN、贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、xgboost、GBDT、boosting、神经网络等。本文将从简单的线性回归开始学习。机器学习的步骤包括：提出问题、理解问题、数据清洗、建立模型和评估。案例：准备数据，可选择已有数据文件导入或创建数据数组。
6、多元线性回归模型的参数解为：[公式]。通过将等式两边同时转置，我们得到最终解：[公式]。至此，多元线性回归问题解决完毕。矩阵求导在机器学习中至关重要，掌握基本公式并熟练应用是必不可少的技能。矩阵求导公式集可参考《The Matrix Cookbook》等***，该***提供了一个丰富的矩阵运算和求导公式库。
如何准备英伟达深度学习岗的面试?
1、面试流程分为电话面试和现场面试两部分。电话面试主要了解应聘者的基本情况和沟通能力，要求简洁、自信地介绍自己的背景和动机。在通话过程中，该同学详细描述了自己的项目经验，特别是图像分类和时间序列预测方面的知识，充分表达了对加入NVIDIA的渴望。
2、技术能力：英伟达是一家以图形处理器（GPU）为核心的全球性公司，特别是在人工智能和深度学习领域有很高的技术要求。学历背景：英伟达上海公司更倾向招募有硕士或博士学位的人员，特别是在技术研发、算法等方面的岗位，需要具备相关背景和学历。
3、选择算力在0以上的 根据官方说明，在GPU算力高于0时，可以用来跑神经网络。算力越高，计算能力越强，建议小伙伴们在资金充足的情况下，尽量买算力高一些的。尽量选择大显存 显存越高，意味着性能越强悍。特别是对于CV领域的朋友们，建议至少有一个8GB显存的显卡。
4、第二学期深入传感器融合、定位和控制，学习无迹卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波技术，通过定位车辆和建立PID控制器，Monn的自信增强，为深度学习面试做准备。最后一学期，Monn参与了路径规划和研究项目，包括与未来雇主深度学习学院的合作，最终在团队合作中完成了无人驾驶纳米学位的毕业项目。
5、第1课：在PyTorch中实现分布式训练加速，通过混合精度训练优化模型性能，让AI模型训练更快。第2课：探讨GPU上推理时精度降低的策略，包括量化神经网络模型，特别关注卷积前馈网络和循环模型在Volta和Turing GPU上的表现。
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