
2021大厂AI面试真题集:107题解析
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更新于2024-07-09
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"这份PDF文件包含了2021年大厂AI面试的多个问题和答案,涉及了京东、阿里、CVTE、vivo、明略科技、拼多多以及360等公司的面试题,覆盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、数据挖掘等多个领域的知识点,包括逻辑回归、GBDT、XGBoost、损失函数、激活函数、F1 Score、TF-IDF、K-Means、谱聚类、蒸馏技术、Python内存优化、Pandas大数据处理、链表问题、背包问题以及熵和交叉熵等概念。"
在这些面试题中,我们可以提炼出一系列重要的AI相关知识点:
1. **逻辑回归**:是一种广泛使用的分类算法,其名称中的“回归”实际上是指它通过连续的线性函数预测概率,然后将这个概率值映射到离散的类别。
2. **编程题**:例如颜色分类(LeetCode75)和跳跃游戏(LeetCode55),这展示了面试者需要掌握基础的编程能力和算法实现能力。
3. **GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)**:是一种集成学习方法,基于弱学习器构建强学习器。基分类器通常使用决策树,分类时同样使用决策树。
4. **XGBoost**:是对GBDT的优化,改进包括二阶泰勒展开、稀疏数据优化、并行化处理等,提高了模型训练效率和精度。
5. **损失函数**:常见的有MSE(均方误差)和交叉熵,分类问题中通常使用交叉熵,因为它能更好地处理类别不平衡问题。
6. **F1 Score**:是精确率和召回率的调和平均数,用于评估分类任务的性能。
7. **FM(Factorization Machines)与SVM(Support Vector Machine)**:FM是机器学习中的模型,用于处理高维稀疏数据,而SVM是一种经典的二分类模型,两者在处理数据和建模方式上有显著差异。
8. **随机森林**:随机性体现在特征选择和样本抽样上,增加了模型的多样性,降低了过拟合风险。
9. **蒸馏**:是知识迁移的一种形式,目的是将大模型(教师模型)的知识传授给小模型(学生模型),以达到简化模型但保持较高性能的效果。
10. **Python内存优化**:包括使用生成器、列表推导式、分块读取大文件等方式来减少内存占用。
11. **Pandas读取超大型文件**:可以使用`chunksize`参数分块读取,避免一次性加载整个文件导致内存溢出。
12. **链表问题**:如判断链表是否有环、寻找环的入口,这类问题考察了对链表结构的理解和操作技巧。
13. **0-1背包问题**:属于组合优化问题,通常使用动态规划求解。
14. **熵和交叉熵**:熵是衡量随机变量不确定性的一个度量,交叉熵则常用于损失函数,特别是训练分类模型时。
15. **梯度下降**:是优化算法的基础,用于求解目标函数的最小值,通过迭代更新参数来逼近最优解。
16. **KNN(K-Nearest Neighbors)**:基于实例的学习,k值的选择影响模型的复杂度和泛化能力,过大可能导致过拟合。
17. **GBDT与Bagging的区别**:GBDT是梯度提升的决策树,每个新树都专注于纠正前一棵树的错误,而Bagging是随机森林的基础,通过随机抽样构建多样化的子模型。
以上知识点都是面试中可能遇到的,对于准备AI面试的人来说,理解和掌握这些内容至关重要。
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南风有翼
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