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数据科学与机器学习访谈问题

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    数据科学与机器学习访谈问题

    作者|乔治塞夫

    翻译|幻灭

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http://towardsdata..com/data-.-and-machine-.-.-.-3f6207cf040b

    可怕的机器学习面试。在测试之前,你感觉自己什么都知道!但是一切都可以改变。

    在过去的几个月里,我面试过很多公司,希望获得数据科学和机器学习的初级职位。自我介绍让你了解我。我最近几个月从研究生院毕业了。我的硕士学位是机器学习和计算机视觉。我以前的大部分经验是研究/学术,但我在一个早期创业的公司(与机器学习无关)待了8个月。这些角色包括数据科学、通用机器学习以及自然语言处理和计算机视觉的专业。我采访过亚马逊、特斯拉、三星、优波、华为等大公司。我还采访了许多从创业阶段到资金充裕的初创企业。

    今天,我将和大家分享我所有的面试问题以及如何回答。许多问题是非常普遍的理论,但其他许多问题相当有创造性。我将简要地列出一些最常见的问题,因为在互联网上有很多关于这些问题的资源,我将深入探讨一些不太常见、更困难的问题。我希望通过阅读这篇文章,你能在机器学习面试中取得好成绩,找到你梦想的工作!

    让我们开始:偏差和方差之间的协调是什么?

    什么是梯度下降?

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    你如何对抗维度的诅咒?

    什么是正则化,我们为什么要使用它,并且给出一些常用方法的例子?

    解释主成分分析(PCA)?

    为什么ReLU比Sigmoid更好更常用于神经网络?

    什么是数据标准化,我们为什么需要它?我认为有必要强调这个问题。数据标准化是一个非常重要的预处理步骤,用来调整数值以适应特定的范围,以确保在反向传播过程中更好地收敛。一般来说,这可以归因于减去每个数据点的平均值,然后将其除以标准偏差。如果我们不这样做,那么一些特征(那些高数量级的特征)在成本函数中将增加更多的权重(如果高数量级的特征改变1%,那么变化非常大,但是对于较小的特征来说,变化非常小)。数据标准化使得所有特征的权重相等。

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    解释一下你现在硕士的学习情况?什么成功了?没有失败?未来的发展方向?和最后一个问题一样!

    结论

    这就是我申请数据科学和机器学习职位时遇到的所有面试问题。我希望您喜欢这篇文章,并学习一些新的和有用的东西!如果你认为你学到了什么,请表扬它!

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