腾讯实习春招-机器学习岗-一面

bigdataway 提交于 周二, 04/17/2018 - 12:17

应用研究-机器学习岗-一面

(总结:全程一小时整;面试官很强我再次认清了自己的下限;抓简历问的很细;你知道的他不会问的,你不知道的他就会问的,所以你要什么细节都知道(kua zhang))

细节:

1. 上来就手撕DP,最长公共子序列 (写过好几次又忘了,我有DP恐惧症。。。在引导下勉勉强强写了递推式和代码,被这个搞的脑袋炸了,心态不好后面没能hold,很多没讲清)

然后开始问简历:

2. 用HMM怎么做词性标注

3. HMM与CRF的区别,讲讲生成模型与判别模型

4. HMM与CRF的学习策略是什么,优化方法

5. textRank,pageRank一定收敛吗?怎么保证它们的收敛性?(写出公式想推导,结果把自己绕进去了,提示还是用马尔可夫链的收敛性证明)

6. 有个知识图谱的项目,然后问了下用了什么模型,transE, transH, transR。他说模型大同小异,训练的目标函数是什么?(大概脑子锈透了,只写出一半,那负样本的呢?)

(大概问的深度都回答的不行,就没有继续问了深度学习方面的了,恨不得把好好的lstm手推一遍给他看,然而他已经看透你了,无需多问)

最后问老话题,你有什么想问的吗?了解了下他们做的东西,腾讯云,QA问答,知识图谱(我投的机器学习还是被nlp大佬虐了)

我懊恼自己表现太糟糕,他居然安慰我HMM和CRF讲的还行(自己讲的怎么样心里没点B 数吗)

大概就这些吧,有点沮丧,感觉自己的弱点了,知其然不知其所以然,知道这么用不知道为什么这么用。

基本功底很重要,数学功底和编程功底,这个非一日之成,还需细水长流。

挂了就挂了,等我把蓝皮书西瓜书白皮书黑皮书吃完,再吐出来,再吃进去,再吐出来,直到吐不出来只能写出来,秋后再约,我还是很喜欢面试官这样的大佬的。(自我安慰T T)

吐槽,叫号系统真难受,感觉像在医院等号一样,大概自己真的是有病得治,蠢。

祝你们好运!

ps :刚查状态变成复试环节,意思是还能抢救一下吗?

作者:飄煠音

本文来源于牛客网

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