AI重要基礎知識點

2021-08-22 00:08:12 字數 1786 閱讀 9294

知乎面試官的問題,慢慢更,直到回答了所有問題

過擬合欠擬合(舉幾個例子讓判斷下,順便問問交叉驗證的目的、超引數搜尋方法、earlystopping)

l1正則和l2正則的做法、正則化背後的思想(順便問問batchnorm、covariance shift)

l1正則產生稀疏解原理

邏輯回歸為何線性模型(順便問問lr如何解決低維不可分、從圖模型角度看lr和樸素貝葉斯和無監督)

幾種引數估計方法mle/map/貝葉斯的聯絡和區別、

簡單說下svm的支援向量(順便問問kkt條件、為何對偶、核的通俗理解)、

gbdt隨機森林能否並行(順便問問bagging boosting)、

生成模型判別模型舉個例子、聚類方法的掌握(順便問問kmeans的em推導思路、譜聚類和graph-cut的理解)、

梯度下降類方法和牛頓類方法的區別(順便問問adam、l-bfgs的思路)、

半監督的思想(順便問問一些特定半監督演算法是如何利用無標籤資料的、從map角度看半監督)

常見的分類模型的評價指標(順便問問交叉熵、roc如何繪製、auc的物理含義、類別不均衡樣本)

cnn中卷積操作和卷積核作用、maxpooling作用

卷積層與全連線層的聯絡

梯度**和消失的概念(順便問問神經網路權值初始化的方法、為何能減緩梯度**消失、cnn中有哪些解決辦法、lstm如何解決的、如何梯度裁剪、dropout如何用在rnn系列網路中、dropout防止過擬合)

為何卷積可以用在影象/語音/語句上(順便問問channel在不同型別資料來源中的含義)如果面試者跟我一樣做nlp、推薦系統,我會繼續追問 crf跟邏輯回歸 最大熵模型的關係、crf的優化方法、crf和mrf的聯絡、hmm和crf的關係(順便問問 樸素貝葉斯和hmm的聯絡、lstm+crf 用於序列標註的原理、crf的點函式和邊函式、crf的經驗分布)

wordembedding的幾種常用方法和原理(順便問問language model、perplexity評價指標、word2vec跟glove的異同)

topic model說一說

為何cnn能用在文字分類

、syntactic和semantic問題舉例

常見sentence embedding方法

注意力機制(順便問問注意力機制的幾種不同情形、為何引入、seq2seq原理)

序列標註的評價指標

語義消歧的做法

常見的跟word有關的特徵

factorization machine

常見矩陣分解模型

如何把分類模型用於商品推薦(包括資料集劃分、模型驗證等)

序列學習

wide&deep model(順便問問為何wide和deep)

【**能力】主要考察實現演算法和優化**的能力,我一般會先看面試者的github repo(如果簡歷給出來),看其**風格、架構能力(遇到大神會認真學習乙個哈哈),如果沒有github,我會避免問典型的應試題,而是問一些 我本人從實際問題中抽象出的小演算法題,比如:給出節點的矩陣和邊的矩陣,求路徑和最大的路徑(**於 viterbi 演算法,本質就是個動態規劃),至少給個思路和偽**(順便聊聊前向傳播和反向傳播)給出一陣列,陣列元素是pair對兒,表示乙個有向無環圖的《父親節點, 孩子節點》,用最優的方法,將其變成乙個新的有序陣列,陣列元素是該有向無環圖所有節點,陣列的有序性體現在:父親節點在孩子節點前面(**於 貝葉斯網路實現時的小trick)【專案能力】主要考察解決實際問題的思路、填坑能力,這部分最考驗面試官功底,要能從面試者浮誇的描述中尋找有意義的點,並一步步深挖。另外很多dirty work(資料預處理、文字清洗、調參經驗、演算法複雜度優化、bad case分析、修改損失函式等)也是在這步深挖

Unity 重要基礎知識點

指令碼生命週期 每當指令碼被載入時呼叫一次 1.在awake中做一些初始化操作 void awake 在第一次呼叫update之前呼叫一次start,即使取消啟用,再啟用也不會再執行 3.在start中做一些初始化操作 void start 5.在update方法呼叫完之後呼叫 void lateu...

基礎知識點

1 inline block布局 2 table布局 3 justify的末行不對齊 4 兩個圖示之間有空格 換行 5 背景中的的 路徑的 全部斜槓都為 不是 命令列下的這種 doctype html html head meta charset utf 8 title xx title head ...

erlang基礎知識點

1 變數是不可改變的,必須以首字母大寫開頭 2 字串就是小寫字母,或者單引號引起來的字串 3 賦值可以使用匹配模式 4 資料結構有元組,取值用匹配模式來取值 就能取到x,b的值 5 資料結列表 ss,aa,取值是用 head foot 的形式取值 頭和尾的形式匹配 6 字串只能用雙引號表示 7 函式...