算法岗面试问题总结
1.线性回归和逻辑回归的区别
2.如果用id作为决策树中分类的特征,会存在什么问题
3.卷积层的作用(不是减少参数)
4.如果想要是卷积之后的输出维度不变,就需要补全,补全的方法有哪些
5.如何选择l1范式和l2范式
6.依存句法分析是怎么实现的
7.在反向传播的时候,遇到dropout层是怎么计算的
8.dropout层是不输出还是这一层的参数都归为0
9.实体对齐
10.万一知识库里没有问句里的词怎么办
1.线性回归和逻辑回归的区别
2.如果用id作为决策树中分类的特征,会存在什么问题
3.卷积层的作用(不是减少参数)
4.如果想要是卷积之后的输出维度不变,就需要补全,补全的方法有哪些
5.如何选择l1范式和l2范式
6.依存句法分析是怎么实现的
7.在反向传播的时候,遇到dropout层是怎么计算的
8.dropout层是不输出还是这一层的参数都归为0
9.实体对齐
10.万一知识库里没有问句里的词怎么办