nlp大牛学习经验

本想罗列一个个面经来叙述,但我觉得还是总结得高层次一些吧,以要点的方式叙述:
机器学习算法基础:《统计学习方法》那本书要看至少四五遍,掌握原理和数学推导,《机器学习实战》那本老外的书也值得一看,从Python 代码层面了解算法的实现,更能加深理解,也能练练Python。另外《深度学习》那本书也不错,但我只看了前几章,主要是因为我没有用到过后面那些高深的东西(GAN啥的),有时间的话可以看透它。《百面机器学习》可以很好的检查你学习的程度。有时间的话《最优化方法》和《概率论》和《矩阵分析》最好也多看看,这些我以后也需要补补。其他的学习资料有B站上的台大李宏毅的视频,讲的易懂而且很有深度。吴恩达的据说不错,但我没看过~
刷题:其实这方面我做的不够多,没那么多时间,我只是把剑指offer 过了两三遍,能应付中等的难度,如果我刷的够多的话头条就不至于二面挂了😅orz,学弟学妹们可以多多刷题!很重要
最好去实习:实习里接触的工业级真实问题和实验室里是完全不同的,你所做的完整项目,能成为你和面试官很重要的谈资,特别是涉及spark 等大数据的机器学习,很加分(这方面我还有不足😅)
实践中进阶:算法的高速发展,已经到了一本书发行出来时候,其中内容已经很多都过时了,所以大家要多看看最新论文和博文,这些是书本上学不到的,也是算法工程师自驱动学习的主要途径。就推荐广告领域来说,知乎上的“王喆”和“张俊林”大佬很值得关注。
💪🏻
其实我面试大多数都是基于我的项目的问题,说出来没那么通用。
所以以下,是我面试一些中大厂(腾讯头条百度京东微博快手美团滴滴小红书等等),被问到的高频,或者让我印象深刻的,值得必须搞懂的问题,大家可以闲暇时间考虑一下:
1.如何解决过拟合问题,尽可能全面?(几乎每次都被问到)
2.如何判断一个特征是否重要?
3.有效的特征工程有哪些?
4.数学角度解释一下L1和L2正则化项的区别?
5.注意力机制,self attention ?
6.有哪些embedding 方法?
7.word2vec中,为啥词义相近的两个词,embedding向量越靠近?(这里感谢腾讯面试官的解释)
8.推荐系统中如何解决冷启动问题?
9.GBDT中的“梯度提升”,怎么理解?和“梯度下降”有啥异同?
10.常见的降维方法?PCA和神经网络的embedding降维有啥区别?
11.图卷积神经网络了解吗?(这里感谢滴滴面试官的提问,确实是我的盲点)
12.Bert为啥表现好?
13.SVM用折页损失函数有啥好处?
14.逻辑回归为啥用交叉熵损失函数?从概率论角度解释一下?咋不用平方误差呢?
15.XGboost 的节点分裂时候,依靠什么?数学形式?XGboost 比GBDT好在哪?
16.推荐系统中,CB(基于内容的)和CF(协同过滤的)有啥区别?目的是什么?
17.除了梯度下降,还有啥优化方法?为啥不用牛顿法呢?
18.skip gram和CBOW训练过程中有啥区别?谁更好?
19.图嵌入的发展,图嵌入为啥比w2v好?
20.在线学习了解吗?
21.SVM都能用核函数,逻辑回归咋不用呢?
22.Kmeans聚类为啥能收敛?理论上解释一下?
23.如何解决多目标优化问题?(即同时优化CTR和CVR)
24.常见的采样方法?
25.如何解决样本不均衡问题?
26.高维稀疏特征为啥不适合神经网络训练?
✌️
差不多就是这些,我也只是个才转行一年多的小学徒,和大佬们比不了。学无止境,各位后来的学弟学妹加油,算法今年秋招确实惨烈,但只要有本事不怕找不到工作!
谢谢牛客的平台,往者不可谏,来者犹可追!!💪🏻

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2025-12-16 22:19
已编辑
南昌市第三中学 Java
个人背景:27届本科 江西普通一本院校个人经历:小厂->用友->蔚来->美团->腾讯不知不觉已经有了五段实习经历,也快在外面漂泊一年半了,在今年也完成了两年前自己想进大厂的目标,可能在别人看来确实就是一段比较传奇的过程,一步一步都在向上走,也会有很多人来问我相关学习实习的一些问题,我看到了也会尽量去回复,但现在我想给大家说的并不是千篇一律的学习路线,而是我认为更为重要的——勇气与抉择。下面我来分享一下这些年的心路历程最初学习背景:我跟很多人一样,都是刚进入大学才开始接触计算机,也刚刚拥有自己的电脑,在刚开始学习的过程没有任何人来帮助我,给予我相关的指导,完全是自己摸索出来的一条学习路线,不会有如今这样有很多完善好的速成路线,而家里人都在想让我考研,似乎本科以我的学历就业是不现实的。我也很早意识到了学历对于我的限制,所以萌生出了大一就开始实习的想法,但这个想法在当时基本上是不存在。所有人都在抨击我(这里感兴趣的话可以看我最早发的帖子),有的人说本科想进大厂痴人说梦,有的人劝我以我的学历考研才是上策,有的人说我屁都不懂就来卷,总之我很难说去看到有支持的。我大一的时候还没卷成如今这样很多大一实习,当我想找到是否有跟我一样下定决心一步一步往上走的人,我当时是没有找到的,要么是秋招的哀嚎,要么就直接是零实习进大厂(现在我知道,这里所谓的普通学历0实习进大厂的水分有很多,排除真正意义上的运气和实力,其他基本上全是造假作弊,大家自己心知肚明,也要放平心态)这就导致了一个没有先例的情况,很多人也都是拿没有先例来抨击我,包括家里人也不支持我去实习,可能很多人的积极性就会下降,但我从来不会信所谓的不可能,如果没有先例,那我就会是第一个,他们不行,是因为他们没能力,他们坚持不下去。勇气是很重要的,当你发现你身边没有人像你一样,就很少会有人相信你,看好你,但好在,我不在乎。最初实习阶段:在最初3000沟通只有零星几个面试的时候,那感觉确实很不好受,沉没成本太大,得到的正反馈却太少,当时基本上都是一天学八个小时从来不间断,没有周末没有节假日,甚至过年我都在学习,这就导致我现在都会因为我周末偶尔休息的时候会有负罪感,我感觉已经是种病了,我也知道我也可以休息会但控制不了。当时我出去实习口袋里有1w块(这是我高中三年加大一一年存下来的,基本上是很抠很抠,一个月生活费有时候有一千多有时候就五六百,但也算得上是成功攒了一点钱)但第一次总会是很害怕,担心租房被骗,担心工作能力不行,担心被公司坑,担心学校原因导致不能实习等等,基本上在前面几段实习是根本不攒钱的,代课已经花了一万多,加上租房来回,基本上只能说堪堪不负支出,后来远赴北京,作为一个南方人,有很多不适应的地方,但现在回过头来一想,已经在北京呆了一年多了。我知道很多人要么担心学校因素,要么担心赚的还没花的多,种种因素导致了实习的困难,我也很害怕,我的钱会不会最终全部打水漂,学校会不会爆雷,我以后还能顺利实习吗等等。但对于我来说,我能对自己狠下心,我能接受通勤时间一个半小时只为节省那么几百块的房租钱,我能控制自己的消费的欲望,我能每个月大把大把把钱给代课,这可能就是我能够初期实习顺利的原因,这需要勇气,也需要对自己狠。实习中的抉择:在有了两段实习经历后,我的目标就朝着大厂进发,在去蔚来的中途,我oc了七八家中小厂公司,这里面不乏一些待遇极其优越的公司(有一家我真的差点就去了),但我最终还是都拒了,因为我清楚的明白想往上走的,只有公司title会帮你说话,没有人有义务理解你的困难你的坚持,好在最后去了蔚来,也算如愿以偿。从蔚来到美团倒是没有过多纠结,因为在最开始的梦中情厂就是美团,但从美团去腾讯这个决定或许是我人生中的转折点。美团多次挽留我,帮我沟通问hr,基本上就是一定能转暑期然后成功转正,仿佛这年薪40w的工作已经触手可得,所以在拿到腾讯offer的那一刻并没有多高兴,因为我意识到这可能是我此生最接近大厂的一次机会,可能大部分人都会选择留在美团,我也认为这一定是一个好的选择。我能够走到如今,是永远相信自己的判断,我的每一步都是在赌一个好的未来,只不过,这次赌注大了点而已,或许未来我再也进不了这些所谓的大厂,但我赌的不是选择错对,我赌我不后悔。所谓信念支撑:都说人要为自己而活,但我或许做不到,毕竟我身处人情社会,有许多爱我的人在等着我成长,我也不能接受因为能力而再次放弃一段感情,最近喜欢一段歌词:爱我的人相信我我一直在努力改变所有失败为你们而存在爱我的人感谢你你们的爱就算人生不是精彩我也要勇敢的姿态最后的最后,我想给大家传递的从来都不是一个普通学历进入大厂的意气风发,我想给大家传递的,是一股相信自己能够向上的信念和可能性。在没有打比赛能力,没有开源能力,没有学历等各个限制下,我帮大家试出了一条能够向上的路。如果没有先例,那我会是第一个。我们不需要弄虚作假,只靠自己一步一步脚踏实地,哪怕慢一点,不赌自己是否成功,只赌自己不后悔,问心无愧。最后送给大家,也送给自己一段话结束2025:生活可能没你想的那么好,也不会像你想的那么糟,人的脆弱和坚强,都超乎了你的想象,有时候可能脆弱的一句话就泪流满面,有时候你发现自己咬咬牙已经走了很长的路了
等闲_:感觉咱们双非的同学都有一个共性,想证明双非也是能进大厂的,我之前所有的标签都喜欢带着双非,仿佛这样可以像别人证明自己的实力,现在我却不再想证明双非到底能不能进大厂,我的生活的所有者是我自己,享受生活,接受结果
2025年终总结
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