面试:机器学习。面试印象不是很深刻,难度递增,应该是没过。

看准网

      感觉不是很好,需要代码测试

      01-03 发布

相关推荐

      匿名用户

      面试了职位:机器学习算法工程师 - 北京

      感觉靠谱

      百度机器学习算法工程师。

      总共面了两轮,第一轮是年轻的研发工程师面的,感觉氛围挺好的。首先一上来考察了几个算法、数据结构的问题,判断链表是否有环,最长子串等,寻找一组数的第K大的值。就问我项目的情况,重点问了一个跟分类有关的项目。然后我答的一般。之后就是现场手写代码判断链表是否有环。一面表现的不太好,二面其实也应该是技术面,了解了一些项目经历就没再多问。都是一些基础的问题。

      面试感受:一般;面试难度:困难;面试来源:校园招聘

      2 年前 发布

      匿名用户

      面试了职位:机器学习 - 北京

      感觉靠谱

      耗时一小时,比较轻松愉快

      面的机器学习,是个电话面试,时间是一个小时左右。先让你讲一下你做过的项目,问的很细,然后让编一个二叉树的,都是机器学习和算法的基本概念,答的还可以吧,希望能有好的结果!

      1轮面试:电话面试

      面试感受:很好;面试难度:困难;面试来源:网络招聘

      共1个问题,1条回答

      Q:编程求二叉树的最大深度和最宽广度,你项目里用过什么语言,问相应问题

      2 年前 发布

      匿名用户

      面试了职位:机器学习算法工程师 - 北京

      未通过

      百度的技术终面,主要问的是项目细节。而且注意要细节,要细节!

      在外面聚餐的时候收到了百度的技术终面,主要问的是项目细节。这个面试电话实在来的有点仓促,一点准备也没有。然后面试官开始问一些我做过的数据挖掘项目的技术细节上的东西,比如说一些模型的使用,和改进,还问到了模型公式的解释。主要没有准备。一定要准备好了,才能大胆地接受突如其来的终面啊!!!

      1轮面试:电话面试

      面试感受:一般;面试难度:有难度

      2 年前 发布

      匿名用户

      面试了职位:机器学习算法实习生 - 北京

      未通过

      20180308百度春季机器学习算法实习生面试总结

      一面:自我介绍项目介绍及机器学习算法:RNN/LSTM/GRU的区别 ,什么是attention,评估指标ROUGE和BLEURF介绍逻辑回归LR的损失函数推导SVM最小二乘的求解推导 不会KKT条件数据结构:python 多线程 多进程的实现 不会(python很重要!)二分查找找两个字符串的最长公共子串 不会(好好补数据结构基础,刷题)智力题:一根绳子截三段组成三角形二次规划问题一个等边三角形,三个人匀速跑,方向始终朝着前一个人,什么时候会相遇?提示:螺旋线 不会其他:有没有其他的实习经历?是否了解hadoop和spark,问面试官:数据结构与算法在工作中的重要性❌实习生的主要职责。 二面:在一个不断传入新的整数的整数流中输出中位数?提示:堆排序在海量10亿条文本中找到与查询项最相似得10条query,提示:文本相似度度量方法,如何高效相应。(先通过简单比对提出完全没有相似词语的选项)如何处理搜索词的多义性,找到用户查询的那个选项?用户画像/历史记录一回想,觉得自己面试的很糟糕啊,尤其是二面。应该结束之后尽快写面经,这是第二天写的有点模糊了。 面试总结:周五中午了 没消息,大概率是跪了。失败点总结,第一是数据结构和python编程语言,三道题两道公共子串堆排序完全不会,二分查找一道马马虎虎,python更是说我完全不会。第二是心态,面对第一个面试官过于乐观,最小二乘逻辑回归很多问题都没有答上来还不以为意。第三是二面的两个自由发挥设计题实在是没什么思路,缺少大项目的经验,二面面试官应该觉得我一塌糊涂吧。最后问面试官数据结构重不重要,这个问题有点***了。面试里唯一答得不错的只有机器学习相关算法了远远不够。

      面试感受:一般;面试难度:困难;面试来源:内部推荐

      2轮校招

      2 年前 发布

      6

      匿名用户

      面试了职位:机器学习算法工程师 - 北京

      未通过

      应届生面试百度机器学习工程师。

      很庆幸自己通过了笔试,进入到了面试环节。 一面和二面都是技术面,首先就是给出算法题目,让写代码实现,讲解思路。 然后就是针对项目经历和实习经历进行了详细咨询,并对使用到的一些机器学习算法进行了详细咨询。

      1轮面试:笔试

      面试感受:一般;面试难度:有难度;面试来源:校园招聘

      共1个问题,0条回答

      Q:链表复制算法。

      2 年前 发布

      匿名用户

      面试了职位:机器学习算法工程师 - 北京

      未通过

      百度机器学习工程师实习一面。

      首先,面试让我介绍逻辑回归,问逻辑回归的优缺点,我只答上了几点,唉,之后问我做的天池比赛,让我说说提取了那些特征,用到了什么模型,最后问了我mapreduce的原理。感觉面试答的还可以呀,但是还是挂了,可能百度主要要非常优秀的人吧。

      面试感受:一般;面试难度:有难度;面试来源:内部推荐

      共1个问题,0条回答

      Q:逻辑回归的优缺点

      2 年前 发布

      匿名用户

      面试了职位:机器学习算法工程师 - 北京

      确定通过

      百度2017年校招面试-机器学习岗位。

      总共有三轮面试,都是技术面,每一面面试官都有拒绝的权力。内容大致相似,包括项目经历,算法题和机器学习的简单问题。总体来说比较简单。考核的算法题有 1. 把字符串中的一个空格替换成成两个空格,这是一个简单的数列操作问题 2. 中序前序遍历二叉树 3. 随机打乱数列,直接用算法导论上的方法 4. 列出字符串的所有子串,要用三种方法写 其他同学还被问到了类似于一维储水问题之类的题目,总之基本上是leetcode medium水平,还是很简单的。 机器学习方面非常简单,就是一些基本概念。

      面试感受:很好;面试难度:普通难度;面试来源:校园招聘

      三轮算法字符串考核

      2 年前 发布