携程机器学习书面考试,全面解析与备考主张

AI 2024-12-30 9

携程的机器学习书面考试首要分为挑选题和编程题两部分。以下是详细信息：

挑选题挑选题首要调查以下知识点：1. 线性代数：包含根本的矩阵运算和向量概念。2. 概率论：特别是几许概型，涉及到概率的根本核算。3. 机器学习根底知识：例如监督学习、无监督学习、特征工程等。4. 深度学习根底知识：包含神经网络的根本结构、激活函数、丢失函数等。

编程题编程题一般包含以下几个方面的内容：1. 数据处理：例如处理列车时刻表，进行分组和排序。2. 算法完结：例如完结kmeans算法、朴素贝叶斯分类器等。3. 算法剖析：例如剖析XGBOOST算法的时刻复杂度，了解GBDT和随机森林的差异等。

书面考试难度全体来说，携程的书面考试难度并不大，首要调查的是根底知识和根本编程才能。标题质量较高，规划合理，可以较好地调查考生的实践才能。

面经共享依据牛客网和其他渠道上的面经共享，携程的书面考试和面试一般会涉及到以下内容：1. 项目经历：怎么处理金融数据、了解GCN和深度图嵌入的效果等。2. 机器学习根底知识：特征值预处理、特征挑选办法、AUC的含义和界说等。3. 编程才能：用Python完结算法，例如kmeans算法等。

预备主张1. 根底知识：温习线性代数、概率论、机器学习和深度学习的根底知识。2. 编程才能：多操练算法完结，了解常用的机器学习算法和编程言语（如Python）。3. 项目经历：收拾和预备自己的项目经历，可以明晰地解说项目内容和遇到的问题及解决方案。

携程机器学习书面考试首要调查以下几个方面：

根底知识：包含数学根底（线性代数、概率论与数理统计、微积分等）、编程根底（Python、Java等）以及机器学习根底（监督学习、无监督学习、强化学习等）。

算法完结：调查考生对常见机器学习算法的了解和完结才能，如线性回归、逻辑回归、决策树、支撑向量机、神经网络等。

数据预处理：调查考生对数据清洗、特征工程等数据预处理技能的把握程度。

模型评价：调查考生对模型评价目标的了解和运用才能，如准确率、召回率、F1值、ROC曲线等。

实践事例剖析：调查考生将理论知识使用于实践问题的才能，如文本分类、图像识别、引荐体系等。

携程机器学习书面考试题型首要包含以下几种：

挑选题：调查根底知识，包含概念了解、公式推导、算法原理等。

编程题：调查算法完结才能，要求考生在规则时刻内完结算法的编写和调试。

事例剖析题：调查实践使用才能，要求考生结合实践事例，剖析问题并提出解决方案。

为了顺畅经过携程机器学习书面考试，以下备考主张供考生参阅：

夯实根底知识：体系学习数学、编程和机器学习根底知识，把握相关概念、公式和算法原理。

刷题操练：经过在线编程渠道（如LeetCode、牛客网等）进行刷题操练，了解各种题型和解题思路。

重视实践事例：重视机器学习在实践使用中的事例，了解不同场景下的解决方案。

进步编程才能：熟练把握至少一种编程言语（如Python），进步代码编写和调试才能。

模拟考试：参与模拟考试，了解考试流程和时刻分配，进步应试才能。

携程机器学习书面考试调查内容广泛，题型多样。考生在备考过程中，要重视根底知识的学习，进步编程才能和实践使用才能。经过不断刷题、模拟考试，信任我们都能顺畅经过书面考试，迈向心仪的岗位。

携程机器学习书面考试备考攻略