每年到了校招季總有很多同學(xué)在牛客網(wǎng)、知乎上翻舊題而網(wǎng)易2018校園招聘機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師這套筆試卷算是當(dāng)年流傳度極高、討論量也很大的一套題。我自己當(dāng)年也刷過(guò)后來(lái)參與過(guò)校招筆試出題和面試再看這套卷子發(fā)現(xiàn)它的出題思路和考察點(diǎn)其實(shí)非常典型不堆砌偏題怪題而是把機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、算法功底和工程直覺(jué)分層考察層層遞進(jìn)。對(duì)于準(zhǔn)備算法崗、機(jī)器學(xué)習(xí)崗的同學(xué)來(lái)說(shuō)這份試卷至今仍有很強(qiáng)的參考價(jià)值——它代表了一線互聯(lián)網(wǎng)公司對(duì)校招算法工程師的基本能力預(yù)期。這篇博文我就以過(guò)來(lái)人的視角把這份卷子的考點(diǎn)、難點(diǎn)和備考方法完整拆一遍幫你把“刷題”變成“查漏補(bǔ)缺”。1. 2018網(wǎng)易機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師筆試卷的整體拆解1.1 試卷結(jié)構(gòu)與考點(diǎn)分布先聊試卷結(jié)構(gòu)。網(wǎng)易這套筆試卷整體分為客觀題和主觀題兩大部分客觀題又以單選題和多選題為主主觀題則是典型的算法編程題和簡(jiǎn)答題組合。從時(shí)間設(shè)置來(lái)看筆試時(shí)長(zhǎng)一般在90分鐘到120分鐘之間題量不算是特別大的那種但覆蓋面相當(dāng)廣。我當(dāng)時(shí)做完這套題的第一感受是它不考死記硬背而是考“你有沒(méi)有真正用過(guò)這些模型”。比如試卷中大量出現(xiàn)關(guān)于特征工程、過(guò)擬合處理、模型評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇、損失函數(shù)性質(zhì)等問(wèn)題這些如果只是看過(guò)理論而沒(méi)有實(shí)際調(diào)過(guò)參、跑過(guò)實(shí)驗(yàn)很容易在兩個(gè)相似選項(xiàng)中猶豫。從考點(diǎn)權(quán)重來(lái)看大致可以分為四塊考點(diǎn)模塊典型題型大致占比機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論監(jiān)督學(xué)習(xí)、模型評(píng)估、損失函數(shù)、正則化30%算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)編程題、復(fù)雜度分析、經(jīng)典算法變體30%概率統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)基礎(chǔ)貝葉斯、期望、分布、矩陣求導(dǎo)20%工程與業(yè)務(wù)場(chǎng)景特征工程、推薦系統(tǒng)、文本處理20%這里要注意一個(gè)趨勢(shì)2018年前后各家公司算法崗筆試都在增加“場(chǎng)景題”的比例網(wǎng)易也不例外。單純背公式已經(jīng)拿不到高分你必須能把一個(gè)業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題再?gòu)臄?shù)據(jù)、特征、模型、評(píng)估四個(gè)維度給出完整方案。1.2 客觀題的高頻命題角度客觀題部分網(wǎng)易特別喜歡從以下幾個(gè)角度出題。第一個(gè)角度是模型原理的“邊界條件”。比如問(wèn)你在樸素貝葉斯中如果某個(gè)特征在訓(xùn)練集中沒(méi)有出現(xiàn)但測(cè)試集中出現(xiàn)了應(yīng)該如何處理這本質(zhì)上考察拉普拉斯平滑。再比如問(wèn)SVM中核函數(shù)的選擇依據(jù)以及高斯核的帶寬參數(shù)對(duì)模型復(fù)雜度的影響。這類題目的特點(diǎn)是只要你在實(shí)際項(xiàng)目中真正用過(guò)這些模型幾乎不需要死記就能答對(duì)因?yàn)槟阍谡{(diào)參時(shí)一定遇到過(guò)類似問(wèn)題。第二個(gè)角度是損失函數(shù)與優(yōu)化的組合拳。網(wǎng)易喜歡把交叉熵?fù)p失、均方誤差、Hinge Loss放在一起讓你判斷“哪個(gè)損失函數(shù)對(duì)異常值更敏感”“哪個(gè)損失函數(shù)更適合 probabilistic 輸出”。坦白說(shuō)這種題目對(duì)只會(huì)調(diào)用 sklearn 的同學(xué)來(lái)說(shuō)是致命的因?yàn)槟闳绻焕斫鈸p失函數(shù)背后的概率解釋很難答得準(zhǔn)。第三個(gè)角度是模型評(píng)估指標(biāo)的選擇陷阱。典型的例子是在正負(fù)樣本極度不平衡的場(chǎng)景下準(zhǔn)確率Accuracy是否適合作為評(píng)估指標(biāo)如果不適合應(yīng)該選擇精確率、召回率、F1還是AUC網(wǎng)易會(huì)進(jìn)一步問(wèn)你AUC對(duì)正負(fù)樣本比例變化是否敏感這一點(diǎn)如果沒(méi)動(dòng)手算過(guò)很容易被繞進(jìn)去。對(duì)于這類題目我建議備考時(shí)把二分類問(wèn)題的混淆矩陣、PR曲線、ROC曲線的推導(dǎo)自己手推一遍并且用代碼做幾個(gè)小實(shí)驗(yàn)觀察正負(fù)樣本比例變化對(duì)曲線形態(tài)的影響。2. 主觀題中的機(jī)器學(xué)習(xí)核心考點(diǎn)2.1 手推公式與模型推導(dǎo)題主觀題里公式推導(dǎo)幾乎是大廠筆試的標(biāo)配。網(wǎng)易這套卷子也不例外。我印象比較深的是要求推導(dǎo)邏輯回歸的梯度更新公式以及用極大似然估計(jì)推導(dǎo)線性回歸的損失函數(shù)。這類題目本身不難難的是很多同學(xué)只會(huì)背最終的損失函數(shù)形式卻不知道它是怎么從概率假設(shè)推出來(lái)的。拿邏輯回歸來(lái)舉例完整的推導(dǎo)鏈條應(yīng)該是假設(shè)樣本的標(biāo)簽服從伯努利分布給定特征 x 和參數(shù) w正類概率為 p(y1|x;w) sigmoid(w^T x)。寫(xiě)出單個(gè)樣本的似然函數(shù) p(y|x;w) p^y * (1-p)^(1-y)。對(duì)整個(gè)訓(xùn)練集寫(xiě)出似然函數(shù) L(w) ∏ p(y_i|x_i;w)。對(duì)似然函數(shù)取對(duì)數(shù)得到對(duì)數(shù)似然 l(w) ∑ [y_i * log(p_i) (1-y_i) * log(1-p_i)]。將對(duì)數(shù)似然取負(fù)作為損失函數(shù)即交叉熵?fù)p失。對(duì) w 求梯度得到梯度更新公式 w : w α * ∑ (y_i - p_i) * x_i。推導(dǎo)本身不復(fù)雜但能把每一步的數(shù)學(xué)動(dòng)機(jī)講清楚才是面試官想看到的。如果你只是背下最終的更新公式遇到“為什么用交叉熵而不是均方誤差”這類追問(wèn)就很容易卡殼。我的建議是把線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、SVM的原問(wèn)題與對(duì)偶問(wèn)題、PCA的最大方差解釋這五個(gè)經(jīng)典推導(dǎo)反復(fù)手寫(xiě)三遍以上做到不假思索。2.2 模型評(píng)價(jià)與調(diào)參思路題網(wǎng)易的筆試卷里有一類題非常有意思給你一個(gè)具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和模型表現(xiàn)讓你分析可能的原因并給出改進(jìn)方案。比如給你一個(gè)二分類模型訓(xùn)練集準(zhǔn)確率99%測(cè)試集準(zhǔn)確率85%問(wèn)你可能存在什么問(wèn)題如何解決。這題考察的是過(guò)擬合的識(shí)別與應(yīng)對(duì)。答案可以從數(shù)據(jù)層面增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型層面降低模型復(fù)雜度、增加正則化、早停法、特征層面特征選擇、降維三個(gè)維度展開(kāi)。很多同學(xué)能答出“過(guò)擬合”三個(gè)字卻無(wú)法給出有層次的解決方案這是拿不到高分的主要原因。另一個(gè)常見(jiàn)場(chǎng)景是模型在離線評(píng)估中AUC達(dá)到0.92上線后業(yè)務(wù)指標(biāo)卻沒(méi)有提升分析可能原因。這種題沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案考察的是你對(duì)“離線與在線不一致”問(wèn)題的理解深度。我當(dāng)時(shí)總結(jié)了一個(gè)答題框架后來(lái)也用在了實(shí)際工作中離線評(píng)估與在線環(huán)境的樣本分布是否一致采樣偏差。離線指標(biāo)與業(yè)務(wù)目標(biāo)是否對(duì)齊AUC提升是否代表用戶行為改善。特征與標(biāo)簽的時(shí)間穿越問(wèn)題訓(xùn)練集中使用了未來(lái)信息。模型上線時(shí)的工程實(shí)現(xiàn)是否有bug特征拼接錯(cuò)位、缺失值處理不一致。網(wǎng)易這類大廠非?？粗睾蜻x人能否用系統(tǒng)化思維分析問(wèn)題而不是只給零散的點(diǎn)。哪怕你經(jīng)驗(yàn)不足只要按照“數(shù)據(jù)-特征-模型-評(píng)估-工程”的框架去組織答案至少能向面試官傳遞出“我有結(jié)構(gòu)化思考能力”的信號(hào)。2.3 特征工程與業(yè)務(wù)理解題特征工程在網(wǎng)易筆試中的權(quán)重比許多人想象的高得多。有一道題讓我至今記憶猶新給定用戶的歷史購(gòu)買記錄預(yù)測(cè)用戶在未來(lái)7天內(nèi)是否會(huì)產(chǎn)生購(gòu)買行為請(qǐng)你設(shè)計(jì)特征。這道題其實(shí)是推薦系統(tǒng)和用戶增長(zhǎng)領(lǐng)域的經(jīng)典問(wèn)題考察點(diǎn)非常綜合。我當(dāng)時(shí)從四個(gè)維度構(gòu)建特征體系用戶維度用戶歷史購(gòu)買頻次、購(gòu)買金額均值/方差、最近一次購(gòu)買距離今天的天數(shù)R維度recency。商品維度商品的歷史銷量、價(jià)格帶位置、類目熱度。用戶-商品交叉維度用戶對(duì)該商品所在類目的偏好度、用戶對(duì)該商品的點(diǎn)擊/收藏/加購(gòu)行為序列。時(shí)間維度用戶的購(gòu)買間隔規(guī)律、節(jié)假日臨近程度、用戶活躍時(shí)段特征。這套特征體系的思路本質(zhì)上就是經(jīng)典RFM模型的擴(kuò)展。對(duì)于沒(méi)有實(shí)際經(jīng)驗(yàn)的同學(xué)我建議多去看看推薦系統(tǒng)、用戶增長(zhǎng)相關(guān)的經(jīng)典文章和開(kāi)源方案了解工業(yè)界常用的特征工程套路。不要只會(huì)做標(biāo)準(zhǔn)化、獨(dú)熱編碼這種基礎(chǔ)操作那是工具層面的東西業(yè)務(wù)建模能力才是筆試?yán)_(kāi)差距的地方。3. 算法題考察重點(diǎn)與刷題策略3.1 高頻算法題型的底層邏輯網(wǎng)易這套試卷的算法編程題部分并不算特別變態(tài)至少?zèng)]有到Hard難度壓軸的程度。但它的特點(diǎn)是“常規(guī)題考變形”和“邊界條件挖坑”。比如字符串相關(guān)的題目有同學(xué)反映說(shuō)感覺(jué)像KMP但又不是直接給你一個(gè)模板。熱詞里也出現(xiàn)了“在KMP算法中對(duì)于模式串 pabacaba其next數(shù)組”這個(gè)具體問(wèn)題。這種考察方式的本質(zhì)是看你是否真的理解next數(shù)組的含義以及能否手動(dòng)推導(dǎo)。很多同學(xué)會(huì)用KMP做匹配卻無(wú)法手動(dòng)計(jì)算next數(shù)組這是典型的“會(huì)用不會(huì)講”在校招筆試中很吃虧。我建議備考KMP時(shí)不要只刷板子題而是動(dòng)手推導(dǎo)幾個(gè)模式串的next數(shù)組理解前綴函數(shù)prefix function的本質(zhì)——即對(duì)每個(gè)位置 i子串 p[0..i] 的最長(zhǎng)相等真前后綴長(zhǎng)度。理解了這一點(diǎn)你再看字符串匹配、字符串循環(huán)節(jié)、字符串哈希等問(wèn)題底層邏輯都是相通的。另外網(wǎng)易的算法題非常喜歡考“排序的變體”。比如在一個(gè)近乎有序的數(shù)組中查找目標(biāo)值、尋找第K大的元素、歸并排序的應(yīng)用逆序?qū)?shù)量計(jì)算。熱詞里反復(fù)出現(xiàn)“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)排序算法”“冒泡排序算法c”“堆排序算法”說(shuō)明排序類算法在校招中的基礎(chǔ)地位從來(lái)沒(méi)有動(dòng)搖過(guò)。3.2 貪心與動(dòng)態(tài)規(guī)劃的實(shí)戰(zhàn)辨析貪心算法和動(dòng)態(tài)規(guī)劃是每年校招算法題的兩大常青樹(shù)。網(wǎng)易的題目里貪心常以“區(qū)間調(diào)度”“任務(wù)排隊(duì)”的形式出現(xiàn)動(dòng)態(tài)規(guī)劃則更多以“背包類問(wèn)題”“路徑計(jì)數(shù)類問(wèn)題”出現(xiàn)。先說(shuō)貪心。貪心算法的核心不是“每次選最大的”而是“通過(guò)局部最優(yōu)推導(dǎo)全局最優(yōu)”并且你得能證明為什么貪心策略成立。以區(qū)間調(diào)度問(wèn)題為例按結(jié)束時(shí)間排序選擇是最優(yōu)策略這個(gè)結(jié)論可以通過(guò)交換論證法來(lái)證明。很多同學(xué)貪心題能做對(duì)但面試官一追問(wèn)“為什么貪心是對(duì)的”就懵了。備考時(shí)我建議把《算法導(dǎo)論》第16章中貪心算法的幾個(gè)經(jīng)典案例活動(dòng)選擇、霍夫曼編碼、分?jǐn)?shù)背包全部手推一遍證明過(guò)程。再說(shuō)動(dòng)態(tài)規(guī)劃。動(dòng)態(tài)規(guī)劃的核心是狀態(tài)定義和狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程。參加過(guò)校招的人都知道動(dòng)態(tài)規(guī)劃題最怕的不是寫(xiě)代碼而是“狀態(tài)定義錯(cuò)了后面全錯(cuò)”。我在筆試時(shí)有個(gè)習(xí)慣先寫(xiě)出狀態(tài)定義和轉(zhuǎn)移方程再用小規(guī)模數(shù)據(jù)手動(dòng)走一遍確認(rèn)邏輯正確后再寫(xiě)代碼。這個(gè)過(guò)程會(huì)花一點(diǎn)時(shí)間但能避免因?yàn)闋顟B(tài)設(shè)計(jì)錯(cuò)誤而浪費(fèi)更多時(shí)間。網(wǎng)易這類大廠的筆試通常會(huì)提供本地編譯環(huán)境小數(shù)據(jù)自測(cè)是非常值得做的。3.3 概率與統(tǒng)計(jì)在算法題中的交叉應(yīng)用網(wǎng)易算法崗筆試還有一個(gè)隱蔽特點(diǎn)概率題和算法題會(huì)交叉出現(xiàn)。比如給定一個(gè)不均勻硬幣如何設(shè)計(jì)一個(gè)算法生成均勻分布的隨機(jī)數(shù)再比如大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下如何用固定內(nèi)存從流式數(shù)據(jù)中均勻采樣。后者實(shí)際上是經(jīng)典的蓄水池采樣Reservoir Sampling問(wèn)題。核心思路是對(duì)于第 i 個(gè)到達(dá)的元素以 1/i 的概率替換當(dāng)前選中的元素。這個(gè)算法實(shí)現(xiàn)只有幾行代碼但背后的概率推導(dǎo)不簡(jiǎn)單。我當(dāng)時(shí)為了徹底搞懂它自己用蒙特卡洛模擬跑了幾萬(wàn)次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證每個(gè)位置被選中的概率確實(shí)都是 1/n這才算真正放心。對(duì)校招筆試來(lái)說(shuō)概率題往往容易成為區(qū)分點(diǎn)所以建議把常見(jiàn)的概率模型生日問(wèn)題、幾何分布、貝葉斯更新、蓄水池采樣好好過(guò)一遍。4. 工程能力與機(jī)器學(xué)習(xí)工具鏈考察4.1 數(shù)據(jù)處理與特征編碼的實(shí)操陷阱這套筆試卷里還有一部分容易被忽視的題目就是關(guān)于數(shù)據(jù)處理和特征編碼的工程細(xì)節(jié)。比如問(wèn)類別特征取值超過(guò)10000個(gè)直接做One-Hot編碼會(huì)有什么問(wèn)題應(yīng)該如何解決這個(gè)問(wèn)題在工業(yè)界非常現(xiàn)實(shí)。當(dāng)類別特征的高基數(shù)問(wèn)題出現(xiàn)時(shí)直接One-Hot會(huì)導(dǎo)致維度爆炸、內(nèi)存暴漲、模型訓(xùn)練極慢且容易過(guò)擬合。常用的解決方案包括頻數(shù)編碼Target Encoding、哈希編碼Hashing Trick、嵌入編碼Embedding Encoding以及在樹(shù)模型中可以直接將類別特征作為原生特征處理如LightGBM的categorical_feature參數(shù)。另一個(gè)高頻考察點(diǎn)是缺失值處理。網(wǎng)易的題目會(huì)問(wèn)你對(duì)于線性模型和樹(shù)模型缺失值處理的策略有何不同答案的核心在于線性模型通常需要對(duì)缺失值進(jìn)行填充或增加缺失指示列而樹(shù)模型特別是XGBoost、LightGBM本身在訓(xùn)練過(guò)程中就能學(xué)習(xí)缺失值的默認(rèn)分裂方向。如果只會(huì)用pandas的fillna(0)應(yīng)對(duì)所有情況遇到這類題目就很難答出深度。4.2 常用機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)與分布式框架的理解深度2018年的時(shí)候scikit-learn、XGBoost、TensorFlow是筆試出現(xiàn)頻率最高的三個(gè)框架。網(wǎng)易會(huì)考察你對(duì)這些框架底層原理的理解程度而不僅僅是API的使用。比如問(wèn)XGBoost和GBDT的區(qū)別是什么這題的滿分答案需要答出以下幾點(diǎn)XGBoost在目標(biāo)函數(shù)中加入了正則項(xiàng)控制模型復(fù)雜度。XGBoost對(duì)損失函數(shù)做了二階泰勒展開(kāi)而傳統(tǒng)GBDT只用了一階梯度信息。XGBoost支持列抽樣既能減少過(guò)擬合又能加速計(jì)算。XGBoost對(duì)缺失值有自動(dòng)學(xué)習(xí)分裂方向的處理機(jī)制。XGBoost在工程實(shí)現(xiàn)上做了預(yù)排序和緩存優(yōu)化訓(xùn)練效率更高。再比如問(wèn)訓(xùn)練一個(gè)模型需要100GB內(nèi)存的數(shù)據(jù)而你的單機(jī)只有16GB內(nèi)存怎么辦這種題沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案但可以給出多個(gè)層次的方案采樣訓(xùn)練數(shù)據(jù)量太大但模型收益有限時(shí)、特征篩選降維、使用外存學(xué)習(xí)算法如Vowpal Wabbit、分布式訓(xùn)練框架如Parameter Server架構(gòu)等。這類題目考察的是你對(duì)工程瓶頸的敏感度哪怕沒(méi)有實(shí)際用過(guò)分布式框架只要思路清晰也能拿到大部分分?jǐn)?shù)。4.3 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)的覆蓋范圍2018年的筆試深度學(xué)習(xí)占的比例還不像今天這么高但已經(jīng)納入考察范圍。網(wǎng)易偏愛(ài)的題型包括CNN中感受野的計(jì)算、Batch Normalization的作用、RNN中的梯度消失與梯度爆炸、激活函數(shù)的選擇ReLU vs sigmoid vs tanh。感受野的計(jì)算這類題目公式很簡(jiǎn)單但是推導(dǎo)過(guò)程容易記混。我當(dāng)時(shí)總結(jié)了一個(gè)笨但有效的方法從最后一層往前推不做任何簡(jiǎn)化一層一層算。感受野的遞推公式為RF_l RF_{l-1} (kernel_size - 1) * stride_l其中 RF_l 是當(dāng)前層的感受野RF_{l-1} 是前一層的感受野stride_l 是當(dāng)前層相對(duì)于前一層輸入移動(dòng)的步長(zhǎng)累乘值。逐層手算雖然慢但保證不出錯(cuò)。對(duì)于Batch Normalization網(wǎng)易喜歡考察它的訓(xùn)練階段和推理階段的區(qū)別。訓(xùn)練時(shí)用當(dāng)前batch的均值和方差來(lái)歸一化推理時(shí)使用訓(xùn)練期間累積的全局均值和方差。很多人知道“訓(xùn)練用batch統(tǒng)計(jì)量推理用全局統(tǒng)計(jì)量”這個(gè)結(jié)論但說(shuō)不清為什么推理階段不能直接用batch統(tǒng)計(jì)量——因?yàn)橥评頃r(shí)batch size可能很小甚至為1統(tǒng)計(jì)量不穩(wěn)定會(huì)嚴(yán)重影響模型輸出。5. 備考路線與刷題計(jì)劃的實(shí)戰(zhàn)建議5.1 書(shū)籍、課程與刷題平臺(tái)的資源清單針對(duì)網(wǎng)易這套筆試卷也針對(duì)大廠算法崗校招通用備考我整理一份親測(cè)有效的資源清單機(jī)器學(xué)習(xí)理論《機(jī)器學(xué)習(xí)》周志華的西瓜書(shū)作為入門(mén)重點(diǎn)看前8章《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》李航作為進(jìn)階重點(diǎn)看感知機(jī)、KNN、樸素貝葉斯、決策樹(shù)、邏輯回歸、SVM、EM算法、隱馬爾可夫模型的前幾章《深度學(xué)習(xí)》花書(shū)作為深度學(xué)習(xí)部分的補(bǔ)充。算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)《算法導(dǎo)論》前15章足夠應(yīng)付絕大多數(shù)校招筆試《劍指Offer》作為面試經(jīng)典題刷LeetCode按“高頻面試題”分類刷重點(diǎn)放在數(shù)組、字符串、鏈表、樹(shù)、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、貪心這幾類。概率與統(tǒng)計(jì)《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》課本經(jīng)典教材即可配合考研真題練手更佳。刷題平臺(tái)牛客網(wǎng)有歷年校招真題這是最接近真實(shí)考題的資源LeetCode保持每周刷題頻率考前一個(gè)月集中刷Medium難度高頻題。5.2 分階段備考節(jié)奏安排我把校招準(zhǔn)備周期分為三個(gè)階段適用于多數(shù)有3到6個(gè)月準(zhǔn)備時(shí)間的同學(xué)。第一階段是基礎(chǔ)鞏固期約4到8周。這一階段以看書(shū)和手推公式為主目標(biāo)是把機(jī)器學(xué)習(xí)核心模型的推導(dǎo)過(guò)程、損失函數(shù)、優(yōu)化方法都過(guò)一遍同時(shí)每天固定刷3到5道LeetCode簡(jiǎn)單或中等題。建議每看完一章西瓜書(shū)就把相關(guān)模型的數(shù)學(xué)推導(dǎo)獨(dú)立手寫(xiě)一遍然后對(duì)照教材訂正。第二階段是真題實(shí)戰(zhàn)期約3到4周。這一階段集中刷?？途W(wǎng)的大廠筆試卷尤其是網(wǎng)易歷年真題。做題時(shí)嚴(yán)格計(jì)時(shí)模擬真實(shí)筆試環(huán)境用Excel或在線表格記錄每道題的正確率和耗時(shí)。做完以后一定要復(fù)盤(pán)錯(cuò)題找出錯(cuò)誤原因是知識(shí)點(diǎn)盲區(qū)、計(jì)算失誤還是時(shí)間分配不合理。我當(dāng)時(shí)用這個(gè)表格半個(gè)月后就能明顯看出自己的薄弱環(huán)節(jié)集中在哪幾類題型。第三階段是查漏補(bǔ)缺期考前1到2周。這一階段不再大量刷新題而是回到錯(cuò)題本把之前做錯(cuò)的題和不懂的知識(shí)點(diǎn)重新過(guò)一遍。同時(shí)保持每天至少一道算法題的手感但以Medium為主避免死磕Hard。重點(diǎn)背誦和手推機(jī)器學(xué)習(xí)高頻公式包括邏輯回歸梯度、SVM對(duì)偶、EM算法兩步推導(dǎo)、反向傳播的鏈?zhǔn)椒▌t。5.3 時(shí)間緊張的快速上車方案如果離筆試只有兩周甚至一周那么這套筆試卷的價(jià)值就更大了?？焖俚膫淇疾呗允莾?yōu)先攻克“投入產(chǎn)出比”最高的模塊——機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論和算法題這兩塊占了約60%的分?jǐn)?shù)。具體來(lái)說(shuō)前面3天集中啃邏輯回歸、決策樹(shù)、SVM、樸素貝葉斯這四大經(jīng)典模型的原理與公式推導(dǎo)。中間5天刷LeetCode的數(shù)組、字符串、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、貪心四類高頻題每天至少8題不求多而求精。最后3天全真模擬網(wǎng)易這套筆試做完了認(rèn)真復(fù)盤(pán)把錯(cuò)題涉及的知識(shí)點(diǎn)重新過(guò)一遍。概率統(tǒng)計(jì)的題目如果時(shí)間不夠優(yōu)先掌握貝葉斯公式、常見(jiàn)分布期望與方差、正態(tài)分布的3σ原則這些足以應(yīng)付大部分客觀題。提示校招筆試備考最忌諱“求全”。網(wǎng)上有刷不完的題和讀不完的書(shū)但你的時(shí)間是有限的。用真題摸底用錯(cuò)題定位知識(shí)盲區(qū)再有針對(duì)性地補(bǔ)效率遠(yuǎn)高于盲目刷題。6. 常見(jiàn)問(wèn)題與實(shí)戰(zhàn)排障經(jīng)驗(yàn)6.1 筆試現(xiàn)場(chǎng)失分的隱形殺手結(jié)合我自己當(dāng)年筆試和后來(lái)模擬面試的經(jīng)驗(yàn)我總結(jié)出幾個(gè)筆試中常見(jiàn)的“隱形殺手”希望后來(lái)的同學(xué)們避坑。第一個(gè)是客觀題陷得太深。很多同學(xué)遇到一道選擇題非要完全確認(rèn)答案才繼續(xù)往下走結(jié)果耽誤了后邊的算法大題。大廠筆試的客觀題部分通常不是按題給分而是按正確率加權(quán)或直接計(jì)原始分與其在一道1.5分的選擇題上糾結(jié)十分鐘不如先確保算法大題完整做出來(lái)。我的建議是客觀題每題控制在2分鐘以內(nèi)拿不準(zhǔn)的先標(biāo)記跳過(guò)最后再回來(lái)糾結(jié)。第二個(gè)是算法題不寫(xiě)注釋和中間思路。筆試的算法題很多時(shí)候不是全自動(dòng)判分而是人工閱卷和自動(dòng)判題結(jié)合。即使你的代碼AC不了但思路清晰、注釋完整閱卷人可能會(huì)給部分過(guò)程分。反過(guò)來(lái)代碼寫(xiě)得亂七八糟即使碰巧通過(guò)了測(cè)試用例印象分也會(huì)大打折扣。第三個(gè)是Python和C混用導(dǎo)致的環(huán)境依賴問(wèn)題。網(wǎng)易的筆試系統(tǒng)通常支持多種語(yǔ)言但每種語(yǔ)言的環(huán)境配置略有不同。有些同學(xué)平時(shí)用Python寫(xiě)習(xí)慣了到了筆試系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)部分庫(kù)不可用或者普通python環(huán)境沒(méi)有安裝numpy遇到這種問(wèn)題會(huì)很影響心態(tài)。我建議考前先確認(rèn)筆試平臺(tái)支持的Python版本、有無(wú)numPy/pandas等常用庫(kù)再?zèng)Q定自己的主寫(xiě)語(yǔ)言。如果沒(méi)有額外庫(kù)支持就老老實(shí)實(shí)用純Python寫(xiě)算法題。6.2 復(fù)盤(pán)時(shí)如何把一套真題吃透刷一套真題容易吃透一套真題難。我見(jiàn)過(guò)很多同學(xué)刷題的方式是做完對(duì)答案看懂了就劃掉然后繼續(xù)刷下一套。這種方式看似高效實(shí)際上收獲有限。我復(fù)盤(pán)真題的習(xí)慣分三步走第一步每題都不只看正確選項(xiàng)還要看錯(cuò)誤選項(xiàng)為什么錯(cuò)。隨便找一道選擇題網(wǎng)易不會(huì)把三個(gè)錯(cuò)誤選項(xiàng)設(shè)計(jì)成明顯離譜的答案而是會(huì)有一定迷惑性。理解每個(gè)錯(cuò)誤選項(xiàng)背后的認(rèn)知偏差能幫你發(fā)現(xiàn)自己對(duì)某個(gè)概念理解的盲區(qū)。第二步把客觀題涉及的知識(shí)點(diǎn)關(guān)鍵詞全部整理出來(lái)寫(xiě)成一個(gè)知識(shí)圖譜。比如一道SVM的題目我會(huì)把核函數(shù)、軟間隔、對(duì)偶問(wèn)題、KKT條件、SMO算法這一整條鏈路都過(guò)一遍并且問(wèn)自己如果面試官在這個(gè)鏈條上隨機(jī)挑一個(gè)點(diǎn)深挖我能回答到什么深度第三步算法題要一題多解。很多算法題并不只有一種解法筆試時(shí)能AC就夠了但復(fù)盤(pán)時(shí)應(yīng)該考慮還有沒(méi)有更優(yōu)的時(shí)間復(fù)雜度或空間復(fù)雜度解法兩種解法背后的算法思想是否相通把一道題吃透勝過(guò)稀里糊涂地做十道題。6.3 面試官視角的評(píng)分邏輯參與過(guò)校招面試后我發(fā)現(xiàn)筆試評(píng)分邏輯很多時(shí)候和候選人想象的不一樣。網(wǎng)易這類大廠的算法崗筆試核心目標(biāo)不是篩選出“滿分選手”而是篩選出“潛力選手”。面試官看一個(gè)候選人的筆試卷通常關(guān)注三個(gè)維度基礎(chǔ)是否扎實(shí)客觀題的正確率是否有6成以上這是底線。代碼是否規(guī)范算法題代碼的可讀性、邊界條件處理、復(fù)雜度分析是否到位。思考是否有深度簡(jiǎn)答題和開(kāi)放題的答案是否有層次感能否給出框架性的分析而非零散的點(diǎn)。所以如果你在筆試中遇到完全不會(huì)的開(kāi)放題不要留白盡量用已有的知識(shí)框架去組織一個(gè)有條理的回答。即使不完全正確也比空著強(qiáng)得多。面試官能從你的回答中看到你“如何構(gòu)建思路”的過(guò)程這本身就是評(píng)估因素之一。7. 這套筆試卷的后續(xù)擴(kuò)展與長(zhǎng)期價(jià)值如果你認(rèn)真復(fù)盤(pán)了這套網(wǎng)易機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師筆試卷你會(huì)發(fā)現(xiàn)它的考察范圍與當(dāng)前工業(yè)界機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的日常工作是高度吻合的處理數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)特征、構(gòu)建模型、評(píng)估效果、上線監(jiān)控、持續(xù)迭代。整張?jiān)嚲砜疾斓牟皇悄硞€(gè)孤立知識(shí)點(diǎn)而是“能否完整地解決一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題”的系統(tǒng)能力。復(fù)盤(pán)完這套真題后你可以沿著兩個(gè)方向繼續(xù)深入。第一個(gè)方向是算法競(jìng)賽或開(kāi)源項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)通過(guò)Kaggle比賽或GitHub開(kāi)源項(xiàng)目把筆試中涉及的模型、特征工程、評(píng)估方法在真實(shí)數(shù)據(jù)上跑一遍這會(huì)讓你對(duì)“分?jǐn)?shù)背后的原理”有更深的理解。第二個(gè)方向是整理自己的面試知識(shí)庫(kù)把筆試中暴露的薄弱點(diǎn)、復(fù)盤(pán)筆記、公式推導(dǎo)過(guò)程整理成一個(gè)文檔持續(xù)迭代一直到秋招結(jié)束。最后說(shuō)一個(gè)我自己的體會(huì)刷這套題最大的價(jià)值不在于“押中多少原題”而在于幫你看清楚自己的認(rèn)知邊界在哪里。知道自己不知道什么比知道自己知道什么更重要。每一道不會(huì)做的題、每一個(gè)糾結(jié)的選項(xiàng)都在幫你把學(xué)習(xí)的方向修正到更貼近工業(yè)界實(shí)際的位置。這種自我認(rèn)知能力的提升會(huì)陪伴你走過(guò)整個(gè)職業(yè)生涯。