算法工程师面试问题汇总 [持续更新]
2021-09-10 本文已影响0人
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机器学习
- LR算法基本原理？交叉熵损失函数？L1,L2正则化？
- HMM, CRF区别？基本原理？优化方法&目标函数？
- 什么是维特比算法？
- 逻辑回归，softmax回归的主要区别？
- 常用的决策树有哪些？主要区别？
- GBDT, XGBoost, LightGBM的主要区别？XGBoost, LightGBM中做了哪些优化？
深度学习
- batch norm和layer norm的主要区别？训练，测试bn？
- 常用优化器有哪些？SGD, ftrl, Adam, Adagrad等区别？
- 加快模型训练的策略有哪些？
- 学习率的含义？应该怎么设置较好？
自然语言处理
- transformer模型基本结构？transformer encoder层参数？decoder层mask的作用？
- transformer相比rnn, cnn结构区别与优缺点？
- greedy search和beam search算法的区别？如何理解beam search算法？
- 序列标注模型的理解？
- CRF++中特征模板的设置？CRF基本原理？
- word2vec基本原理？层次softmax, 负采样是如何做的？
- word2vec, fasttext有什么区别？
- BERT及其改进模型是否了解？
信息检索
- pointwise, pairwise, listwise排序算法的区别是什么？应该如何选择？
- NDCG计算公式是怎样的？为什么搜索常使用ndcg指标？
- BM25计算公式是怎样的？
- 商品搜索中，商品信息发生修改如何在线生效？正排，倒排都发生修改？
- 深度语义匹配模型有哪些？DSSM，CDSSM等？DSSM损失函数是怎样的？
- LSA, LDA模型是否了解？
推荐系统
- LR, FM, GBDT, DNN模型的优缺点？
- FM中二阶交叉项计算复杂度？如何化简？
- wide&deep模型中，哪些特征放在wide部分，哪些放在deep部分？如何选择？
- AUC, GAUC的主要区别？
- ALS, Swing, Graph Embedding算法的优缺点？
- 推荐系统其他模型的理解？多目标优化ESMM, MMoE？Attention机制在推荐系统的应用？
- 模型的优化目标是什么？CTR, CVR？多目标？
- 推荐系统中冷启动怎么做？
- 双塔召回模型大体结构？
- 实时信息如何用在推荐系统中？用户序列信息引入DNN模型？
- 推荐系统模型更新？天级别，增量更新，在线学习？
Graph Embedding&GCN
- DeepWalk, Node2vec的主要区别？其他graph embedding模型是否了解？
- GraphSAGE的主要改进？
开发语言相关
- C++中的虚函数？
- C++中const关键字的作用？
- Python中深拷贝，浅拷贝主要区别？
