• 来看看亚马逊公司的算法面试题你能答上几个吧
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数据结构与算法的知识学了辣么多,那么你在书上学的数据结构与算法知识与企业实际的应用之间有什么不同吗?来看看几道亚马逊公司的数据结构与算法面试题,看你能答上几个吧。

1.训练决策树时的参数是什么?
2.在决策树的节点处分割的标准是什么?
3.基尼系数的公式是什么?
4.熵的公式是什么?
5.决策树如何决定在哪个特征处分割?
6.你如何用数学计算收集来的信息?你确定吗?
7.随机森林的优点有哪些?
8.介绍一下boosting算法。
9.gradient boosting如何工作?
10.关于AdaBoost算法,你了解多少?它如何工作?
11.SVM中用到了哪些核?SVM中的优化技术有哪些?
12.SVM如何学习超平面?用数学方法详细解释一下。
13.介绍一下无监督学习,算法有哪些?
14.在K-Means聚类算法中,如何定义K?
15.告诉我至少3中定义K的方法。
16.除此之外你还知道哪些聚类算法?
17.谈谈DB-SCAM算法。
18.阶层聚合式分类法(Hierarchical Agglomerative clustering)是如何工作的?
19.解释一下PCA,使用PCA时有哪些数学步骤。
20.使用PCA有哪些缺点?
21.CNN如何工作?详细说一下使用细节。
22.解释一下CNN中的反向传播。
23.你如何部署机器学习模型?
24.大多时候,我们可能需要用C++从零开始搭建机器学习模型,你能做吗?

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