i****b
发帖数: 52 | 1 会被问到经典算法的算法细节么？HMM, NN啥的。。 感觉很容易推错阿。 谢谢～ |
i****b
发帖数: 52 | |
d****o
发帖数: 1055 | 3 真正准备过肯定推不错。。。 不过一般不会问那么细。
【在 i****b 的大作中提到】
: 会被问到经典算法的算法细节么？HMM, NN啥的。。 感觉很容易推错阿。 谢谢～
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i****b
发帖数: 52 | 4 我被问过一次 forward-backward algorithm 自己说着说着就乱了 |
w***y
发帖数: 6251 | 5 这个很难一概而论
1. 要看你的background
2. 要看你面试的position做什么的
3. 看你是不是遇到bt的面试官就爱问自己熟悉的东西
如果1／2都不靠HMM， 你又被问到这么细节的，那只可能是3 了。
如果1 你自己的research用过hmm or 2你面试组里做的东西用这个model， 你准备到
这些细节也是应该的 |
w***y
发帖数: 6251 | 6 我自己遇到的比较多的是general的问题， 譬如有人问overfitting/regularization;
也有人问简单的MLE 或者MSE framework下的推导。 遇到过几次问learning算法的，不
过人家问我的是类似decision tree, logistic regression, svm之流的。 感觉HMM是
做NLP或者speech的人用的比较多的model吧。
有工作经验之后，会被问到类似design的问题，问选什么样的feature；missing
feature 怎么去处理； 最后怎么去evaluate 怎么选model
还有比较常遇到的是统计和概率的题目 |
i****b
发帖数: 52 | 7 谢谢你阿。你说的这些的确更经常问到。 HMM 在 marketing，finance好像也有些应用
。 我还有次被问 hierarchical clustering的方法 。。。 |
b*******n
发帖数: 847 | |
