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机器学习实习生一面面经

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9 条问法 · 8 道题

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发点面经,攒攒人品

  1. 项目拷打
  2. 数据集来源 效果对比?
  3. itemcf解释一下?改进是怎么做的?代码中如何体现?
  4. word2vec召回是怎么用的?中间那个非线性层的公式是什么样的?
  5. word2vec的优化目标是什么?损失函数?
    6.din的历史序列是怎么用的?这种attention是自注意力还是一般的attention?
  6. din的数据处理和lightGBM有什么不同吗?(离散数据和序列数据)
  7. 不同离散值的特征做embedding 维度应该怎么设置?
    手撕:无
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  8. 08
  9. 09

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