逻辑回归算法面试问题

1. 深度学习（视觉）面试中常问的知识点有哪些

• 一些基础算法题。包含但不仅限于大学里面ACM-ICPC竞赛中的数论、图论、数据结构、动态规划、几何数学等。不过鉴于很多面试官不是选手出身，所以你被问到的很可能是“Google面试题”、“Facebook面试题”、“国内某BATM面试题”之类的算法题，你可以以这些为关键字上网搜搜看，或者上LeetCode之类的刷题网站（ps:我没有用过）刷刷题找找感觉。

• 情景题。面试官可能会给你出一个情景题“在XXX情况下（此处省略100字），你有什么比较好的方案”。比如说你面试的是搜索引擎，面试官就和可能和你聊一些搜索引擎的问题；比如你面试的是在线广告竞价，他可能就会和你聊一聊一些小网站里面的小广告；又或者你去面试游戏，可能会被问怎么解决当摄像头跑到墙后面时候的问题。你这里是深度学习，可能也会被问到以后这方面的情景题吧，你要准备一下。不过其实你回答不出来也没有很大问题（如果你是校招或者刚刚转行想做这个），这方面主要考考你的逻辑思维和口头表达能力。

• 专业知识。深度学习这方面的专业知识。具体看公司要求了。如果他是想要找一些底子好的苗子自己培养，你这块懂不懂也没有太大关系。不过这是一个现实的社会，基本上都是要你在深度学习（视觉）方面的能力达到他们的需求的。而且我要是刚刚把你培养出来你就跳槽了那公司不就亏大了，所以现在招工基本上都要招能马上上手的。

• 聊聊梦想。其实你在去面试之前，HR就可能做好了背景调查，所以你可能已经是他们想要的人了。这个时候面试官可能忽略上述条件直接和你聊生活聊理想了。这个时候要切记工资是否达到了你的要求，将来是否有长足的发展，因为如果饭都吃不饱，还谈个什么理想！不过也有可能是在测试你的沟通能力。

2. 中国联通面试常见问题

问：在你这里买卡跟去营业厅买卡有什么区别？

答：我们就是联通网上营业厅，为了方便用户足不出户购物。我们只是换了一种销售模式！目的就是让客户更方便。但是 你只是作为消费者在那里消费.你要做会员，作为一个事业来做，要成为经营者就需要在我们这里办理一些手续. 为你节约了去营业厅的时间，节约了车费，选号.交话费轻松搞定，优惠多多。

问：你们的话费有什么优势

答：中国移动的全球通新款套餐确实没有我们的优惠.他们的所有套餐上网流量只有30M-400M，国内长 市话是0.19-.025元/分钟.漫游是0.29/分 漫游地接打0.39元/分

中国联通是市话、长话 一个价0.15元/分，上网流量40M-950M,,省外拨打无漫游费，无长话费；赠送超长流量，超低流量费,全国一个价,你比较一下就明白了。

因为每个套餐都分为A B C，根据每一个人的所在地， 使用情况选择 ，不是重庆的一般选择B套餐，学生选择A套餐

预存话费存一得三，比如:66套餐：预存120元送360元：一年内每月返还30元抵扣66套餐费，自己每月再存36元即可。

3. 什么很多的面试要求上，都要求人员掌握数据分析的技能

什么是数据分析？数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。简单来说，就是通过数据解决任何业务问题。

一个业务人员最重要的能力不是你会什么技能，具备什么知识，而是能解决问题，解决问题的前提是发现问题，数据分析恰好可以完成发现问题解决问题的使命。

在日益研究的招聘环境下，不管你是正要进入互联网产品、运营等业务岗位的在校生，还是1-5 年经验的运营、产品、营销、新媒体等从业者，数据分析能力已经是用人单位对业务人员的重要考核点。

今年疫情影响下，相比传统金融行业求职的一片哀嚎，技术类起薪确实比较香，根据2019年首届数据科学理学硕士毕业生就业报告，毕业生平均薪资达到了27w，主要集中在互联网、金融科技、量化领域。

随着大数据技术逐渐渗透到各行各业，数据科学人才将迎来一波红利。而对于本科非理工背景，又想在工作中将业务和技术结合起来的同学来说，数据分析(包含大数据类)无疑是不错的选择。

今天就给大家分享一下几个热门行业数据分析岗位的基本情况：

互联网代表：阿里、腾讯、网络、京东、字节跳动、拼多多、滴滴、美团、shopee（新加坡) 等

1）难度系数：☆☆☆☆☆

2）技能要求：

给大家看看腾讯的数据分析岗位要求

所需能力，主要是三点：

a.必须精通一门编程语言，python/MATLAB/C++；

b.有金融数据分析的能力；

c. 熟练掌握统计模型及机器学习模型，懂原理、能调包实现，最好能建模

3）薪资水平

券商基金的薪资基本无上限，看个人绩效拿奖金，底薪大多20w上下

事业单位代表：上交所技术、深交所金融科技、深圳市/区政府及其研究院

1）难度：不太好评估，身边的样本较少，技术难度可能低于互联网，但是由于招聘名额也较少，所以实际竞争比其实不低，同时也会比较关注学历背景

2）薪资水平：基本和公务员齐平，一线城市的公务员和事业单位待遇都不低，加班和失业的机会也比较少，可以说是性价比较高的一份工作，不说了，就两个字，羡慕。

4. python培训机构具体都学习哪些内容

阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九：自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

5. 老男孩的python培训怎么样

如果你有其它语言的编程基础，我建议你直接找一个pdf的教程，比如《python参考手册》来学习。
当然如果你对编程完全是新手，看看视频还是可以的，老王python与老男孩python我的建议你选老王python，你在看视频的过程中也需要自己动手写一下代码，这样才能真正的学会python。

6. 老男孩还有传智的Python培训哪个完善些

这种都不能到企业内部的，都是纸上谈兵
我在交大人工智能中心报的，就是直接在企业内部实习学习，做真实项目
这种企业里面的更完善

7. 老王PYTHON 培训如何 不知道的就不要答了

各个Python培训都有自己独特的优势所在，而且每个人的需求不同，自然选择上看法也是不同的。
在选择Python培训机构的时候，道听途说是没有用的，最好是亲自试听一下课程，根据自己的实际需求来决定，适合自己的才是最好的。

8. 大数据面试经验：饿了么数据分析师

又有一种数据分析师，岗位职责要求你掌握常用的机器学习算法，面试首先推导一个决策树或者逻辑回归。入职后也是各类代码，和分析打交道的情况不多。

9. 面试数据分析师的常见问题

面试数据分析师的常见问题。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。那么在应聘数据分析师这一职位的求职者会面临哪些面试问题呢？

1、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？
2、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？
3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？
4、什么是：协同过滤、n-grams, map rece、余弦距离？
5、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？
6、如何设计一个解决抄袭的方案？
7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？
8、什么是概率合并(AKA模糊融合)？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？
9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？
10、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？
11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？
12、什么是大数据的诅咒？
13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。
14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？
15、你喜欢TD数据库的什么特征？
16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？
17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？
18、请举例说明maprece是如何工作的？在什么应用场景下工作的很好？云的安全问题有哪些？
19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送？你怎么优化反应率？能把这二个优化份开吗？
20、如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么？你做什么可以提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出？
21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据？这是否真的有必要做这样的转换？把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好？
22、什么是哈希表碰撞攻击？怎么避免？发生的频率是多少？
23、如何判别maprece过程有好的负载均衡？什么是负载均衡？
24、你处理过白名单吗？主要的规则？(在欺诈或者爬行检验的情况下)
25、(在内存满足的情况下)你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说？对于数据库分析的评价？
26、为什么朴素贝叶斯差？你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法？
27、普通线性回归模型的缺陷是什么？你知道的其它回归模型吗？
28、什么是星型模型？什么是查询表？
29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗？如何可以，说明一下建立过程？
30、在SQL, Perl, C++, Python等编程过程上，待为了提升速度优化过相关代码或者算法吗？如何及提升多少？
31、使用5天完成90%的精度的解决方案还是花10天完成100%的精度的解决方案？取决于什么内容？
32、定义：QA(质量保障)、六西格玛、实验设计。好的与坏的实验设计能否举个案例？
33、什么是敏感性分析？拥有更低的敏感性(也就是说更好的强壮性)和低的预测能力还是正好相反好？你如何使用交叉验证？你对于在数据集中插入噪声数据从而来检验模型的敏感性的想法如何看？
34、你认为叶数小于50的决策树是否比大的好？为什么？
35、保险精算是否是统计学的一个分支？如果不是，为何如何？
36、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。给出一个分布非常混乱的数案例。
37、你如何建议一个非参数置信区间？
38、你如何证明你带来的算法改进是真的有效的与不做任何改变相比？你对A/B测试熟吗？
39、为什么说均方误差不是一个衡量模型的好指标？你建议用哪个指标替代？
40、对于一下逻辑回归、决策树、神经网络。在过去15年中这些技术做了哪些大的改进？
41、除了主成分分析外你还使用其它数据降维技术吗？你怎么想逐步回归？你熟悉的逐步回归技术有哪些？什么时候完整的数据要比降维的数据或者样本好？
42、如何创建一个关键字分类？
43、你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个稀疏事件的发生概率？
44、什么是归因分析？如何识别归因与相关系数？举例。
45、如何定义与衡量一个指标的预测能力？
46、如何为欺诈检验得分技术发现最好的规则集？你如何处理规则冗余、规则发现和二者的本质问题？一个规则集的近似解决方案是否可行？如何寻找一个可行的近似方案？你如何决定这个解决方案足够好从而可以停止寻找另一个更好的？
47、什么是概念验证？
48、什么是僵尸网络？如何进行检测？
49、你有使用过API接口的经验吗？什么样的API？是谷歌还是亚马逊还是软件即时服务？
50、什么时候自己编号代码比使用数据科学者开发好的软件包更好？
51、可视化使用什么工具？在作图方面，你如何评价Tableau？R？SAS？在一个图中有效展现五个维度？
52、是假阳性好还是假阴性好？
53、你主要与什么样的客户共事：内部、外部、销售部门/财务部门/市场部门/IT部门的人？有咨询经验吗？与供应商打过交道，包括供应商选择与测试。
54、你熟悉软件生命周期吗？及IT项目的生命周期，从收入需求到项目维护？
55、什么是cron任务？
56、你是一个独身的编码人员？还是一个开发人员？或者是一个设计人员？
57、什么让一个图形使人产生误解、很难去读懂或者解释？一个有用的图形的特征？
58、你熟悉价格优化、价格弹性、存货管理、竞争智能吗？分别给案例。
59、Zillow’s算法是如何工作的？
60、如何检验为了不好的目的还进行的虚假评论或者虚假的FB帐户？
61、你如何创建一个新的匿名数字帐户？
62、你有没有想过自己创业？是什么样的想法？
63、你认为帐号与密码输入的登录框会消失吗？它将会被什么替代？
64、你用过时间序列模型吗？时滞的相关性？相关图？光谱分析？信号处理与过滤技术？在什么样的场景下？
65、哪位数据科学有你最佩服？从哪开始？
66、你是怎么开始对数据科学感兴趣的？
67、你觉得下一个20年最好的5个预测方法是？
68、什么是推荐引擎？它是如何工作的？
69、什么是精密测试？如何及什么时候模拟可以帮忙我们不使用精密测试？
70、你认为怎么才能成为一个好的数据科学家？
71、你认为数据科学家是一个艺术家还是科学家？
72、你怎么马上就知道在一篇文章中(比如报纸)发表的统计数字是错误，或者是用作支撑作者的论点，而不是仅仅在罗列某个事物的信息？例如，对于每月官方定期在媒体公开发布的失业统计数据，你有什么感想？怎样可以让这些数据更加准确？
73、给出一些在数据科学中“最佳实践的案例”。
74、什么是效率曲线？他们的缺陷是什么，你如何克服这些缺陷？
75、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。
76、什么是一个好的、快速的聚类算法的的计算复杂度？什么好的聚类算法？你怎么决定一个聚类的聚数？
77、你知道使用在统计或者计算科学中的“经验法则”吗？或者在商业分析中。
上述的这些问题在面试数据分析师的求职者中非常容易遇到的，有些的涉及到专业性的问题，因此在面试之前一定要做好充足的准备！

10. Google人工智能笔试题你会多少

1.为什么要使用特征选择（feature selection）？
2.如果两个预测变量高度相关，它们对逻辑回归系数的影响是什么？系数的置信区间是什么？
3.高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）和 K-Means 之间有什么区别？
4. 在 K-Means 中如何拾取 k？
5.你如何知道高斯混合模型是不是适用的？
6.假设聚类模型的标签是已知的，你如何评估模型的性能？
7.请尝试向非技术人员阐释交叉验证（Cross-validation）。
8.请描述一下非正态概率分布以及该如何应用？
9.（数据分析师）请写一个程序可以判定二叉树的高度。