真面经，好答案。面试之前，先来面栈。

机器学习与推荐系统

本分类共 8 个专题 · 1061 道题

已筛选

共 366 道题

排序：

6235
实现矩阵乘法的反向梯度传播。
模型基础与推理机器学习与推荐系统
代码题
进阶
暂无面经1 份题集
6243
实现 Factorization Machine 的二阶特征交互。
模型基础与推理机器学习与推荐系统
代码题
进阶
暂无面经2 份题集
6244
实现 DIN 的目标相关兴趣表示与预测。
模型基础与推理机器学习与推荐系统
代码题
进阶
暂无面经2 份题集
6245
实现多门控专家结构的多任务网络。
模型基础与推理机器学习与推荐系统
代码题
进阶
暂无面经2 份题集
6246
独立模型、共享底座、MMoE 与 PLE 如何组织多任务排序？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
比较选型
进阶
暂无面经4 份题集
6247
根据历史行为对的条件概率实现简单推荐。
模型基础与推理机器学习与推荐系统
代码题
进阶
暂无面经2 份题集
6255
计算机视觉与自然语言处理在任务、表示和建模上有哪些异同？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
比较选型
进阶
暂无面经2 份题集
6256
NumPy 的矩阵运算如何利用数组布局与向量化执行？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
原理机制
进阶
暂无面经3 份题集
6257
Softmax 与 Sigmoid 如何表达类别概率，什么时候可以互换？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
比较选型
进阶
暂无面经1 份题集
6258
多任务学习中的硬参数共享与软参数共享有什么区别？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
比较选型
进阶
暂无面经2 份题集