On Interview

2019-04-07

tech skills

basics

  • bias - 偏差 -> 期望值和真实值 之间的差 - 描述模型的拟合能力

  • 模型的复杂度不够

  • variance - 方差 -> 模型预测的离散程度 - 描述模型的稳定性

  • 过拟合, 复杂度过高

  • 减少测试误差的策略统称为 正则化方法

  • 神经网络的拟合能力强,因此 训练误差(偏差)比较小,但 过强的拟合能力会导致方差较大, 也就是测试误差大

  • 梯度下降法 是用损失函数对所有参数的梯度来寻找局部最小值
  • 反向传播算法是用梯度方法, 用链式法则对参数求导
  • 非线性激活函数是为了向网络中加入非线性因素,加强网络的表示能力
  • dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器
  • word2vec是“predictive”的模型 - 根据context预测中间的词汇，要么根据中间的词汇预测context 而GloVe是“count-based”的模型

module

  • 监督学习 - Y = f(X)

social

  • 請問我返呢份工之前，仲有乜嘢要準備／學習？
  • System Analyst /ə'næləsɪs/ opportunity
  • lscm - in the logistics, supply chain, e-Commerce and related industries

reference