腾讯面试——机器学习岗面试总结
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了腾讯面试——机器学习岗面试总结相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
目录
一面
当天早上面试官加了我微信，然后我们的面试用微信语音进行，开始前发了一个链接过来在线写代码。先写合并两个有序数组，接着写合并n个有序的数组，假设总共m个数，讲了一个思路两两合并直到只剩下一个数组，分析一下时间复杂度（MlogN），面试官不满意，然后想了一下说了另一个思路，用n个指针开始指向各个数组的首端，用一个优先队列维护他们的最小值，每次拿出最小值的指针然后插入该指针的下一个值。他又问了一下优先队列什么实现的？堆。那好自己实现一个堆写完这道题。最后发现时间复杂度还是 MlogN。
问了一下word2vector和glove的区别
问了word2vector的实现细节
讲一下层次softmax和负采样
我说负采样好像一般采取10-20个负样本（问为啥不清楚）
层次softmax为啥用哈夫曼树
层次softmax与直接softmax在原理上等价不（不太懂这个）
谈一下论文
说一下AUC含义以及如何计算
AUC和PRC的异同点，适用场景
了解AutoML不，自动调参的问题
感觉方向不太符合，强化学习几乎不问ÿ
以上是关于腾讯面试——机器学习岗面试总结的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
面完腾讯Android岗，总结了这200道Android面试题