作者：原果

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來源：?？途W(wǎng)

問題總結(jié)及資料鏈接

（1）機(jī)器學(xué)習(xí)部分

1 邏輯回歸部分
常問，推導(dǎo)要會(huì)

推導(dǎo)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34325602

2 SVM部分
常問，推導(dǎo)要會(huì)，精簡(jiǎn)版看下面鏈接，但是寫的不是很詳細(xì)，最好把cs229講義好好看看

推導(dǎo)：https://www.zhihu.com/question/21094489 @靠靠靠譜 的回答

3 集成學(xué)習(xí)
常問，推導(dǎo)要會(huì)

bagging方法：看周志華教授的西瓜書
boosting方法：看李航的藍(lán)書，特別的對(duì)于GBDT，這篇文章寫的很清晰，推導(dǎo)相對(duì)簡(jiǎn)單 這里注意一下，GBDT有兩種，一種是殘差學(xué)習(xí)，一種是負(fù)梯度代替殘差的版本（所以有個(gè)G啊），為啥用負(fù)梯度近似殘差也是常問的，其實(shí)這個(gè)說法就不對(duì)，殘差只是在loss用最小二乘時(shí)候的一個(gè)特例,對(duì)求梯度剛好就是，換成其他loss function就不對(duì)了，所以應(yīng)該反過來說，殘差學(xué)習(xí)只是一個(gè)特例，負(fù)梯度才是通用的
stacking方法：沒有特別好的講解，都看看吧，這篇還行
決策樹：cart樹是最常問的，詳見李航藍(lán)書，從推導(dǎo)到剪枝都要會(huì)

4 softmax

這個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單，這篇足夠了

5 牛頓法和梯度下降

推導(dǎo)以及優(yōu)劣比較，相對(duì)簡(jiǎn)單，直接看cs229講義

6 交叉驗(yàn)證

相對(duì)簡(jiǎn)單，看這篇

7 正則方法

正則是一大塊，原理方法都要懂，可以參考這些文章 ：1 2

8 歸一化方法

基礎(chǔ)問題，隨便那本書都有

9 SVD分解 PCA ICA 白化
這部分我沒有被問到，但是應(yīng)該會(huì)問，畢竟是重點(diǎn)，看cs229講義

（2）深度學(xué)習(xí)部分

1 過擬合的起因，怎么解決

這個(gè)沒啥好說的，任何講深度學(xué)習(xí)的書和課程都有，看哪個(gè)都行

2 batch normalization

這個(gè)問題下的回答很有價(jià)值

3 cnn rnn本質(zhì)

這篇文章總結(jié)的很好

4 梯度彌散/爆炸

沒有太好的文章，看看這篇講resnet的吧

5 激活函數(shù)，比較

sigmod tanh relu maxout... 好多，這個(gè)隨便一搜就一堆，放一個(gè)不太切題的文章吧，我偶像何之源奆佬的回答，手動(dòng)滑稽

6 梯度下降優(yōu)化

這就很多了，lan大神的花書講的就很好，博客也可以看這個(gè)

7 各種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

這個(gè)就太多了，cnn的 rnn的，細(xì)分還有很多，多看多熟悉吧

（3）傳統(tǒng)算法

很奇怪，反而這塊很不重視，考的題都很簡(jiǎn)單
1 阿里在線編程測(cè)試
給一個(gè)圓，切成n個(gè)扇形，涂m種顏色，要求任意兩個(gè)相鄰扇形顏色不同
思路：首先不考慮首尾位置的扇形是否顏色相同，那么總共是 種，

此時(shí)兩種情況：1）首尾位置扇形顏色相同 2）首尾位置扇形顏色不同，第二種滿足題意，不管，第一種可以把首尾顏色相同的扇形合成一個(gè)扇形，這樣就成了一個(gè)相同要求但是規(guī)模是的問題，這樣遞推公式就是 ，

2 騰訊二面 面試官隨手問的一個(gè)問題
是分水嶺算法的一部分，問題可以如下描述：假設(shè)有一個(gè)單通道圖片，背景像素點(diǎn)值為0，中間的物體像素點(diǎn)值為1，求出所有物體像素點(diǎn)到背景的最短距離
思路：dp思想，查看鄰點(diǎn)，如果有一個(gè)是0，那么距離為1，否則該點(diǎn)的距離是鄰點(diǎn)中最短的距離+1，先掃描行，只關(guān)心行的不關(guān)心列，算出最短距離，再掃描列，只關(guān)心列不關(guān)心行，更新上一步掃描行后的結(jié)果，就是EDT算法，如果是歐式距離還要掃描斜邊

3 騰訊二三面之間的筆試題

有n堆石子，第i堆石子的重量是w[i]，每次合并兩堆石子，并計(jì)算分?jǐn)?shù)，比如，兩堆石子是x,y，合并后是x+y 分?jǐn)?shù)是xy，一直合并下去，直到只剩一堆石子，求最大累積分?jǐn)?shù)
思路： 一眼看到合并就是哈夫曼樹唄，區(qū)別就是哈夫曼樹分?jǐn)?shù)是x+y，這個(gè)是x 一眼看到合并就是哈夫曼樹唄，區(qū)別就是哈夫曼樹分?jǐn)?shù)是x+y，這個(gè)是x*y，那么每次取兩個(gè)最大就行了，優(yōu)先隊(duì)列，彈出兩個(gè)最大的相加計(jì)算乘積分?jǐn)?shù)，然后結(jié)果扔進(jìn)隊(duì)列，直到隊(duì)列只剩一個(gè)元素

（4）數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別

這部分只被問了這一個(gè)問題

1 Sobel、canny 算子 邊緣檢測(cè)算子看這個(gè)

（5）信息論

信息熵、條件熵、互信息、信息增益 等等的計(jì)算，騰訊現(xiàn)場(chǎng)筆試考的，具體的題忘了。。。

（6）概率論

1 概率分布的相關(guān)計(jì)算

2 假設(shè)檢驗(yàn)
這部分看看本科的課本吧，都有的，概率論的題考的比較活

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习/深度学习 问题总结及解答的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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