算法常见面试题(知乎算法面试题7道)

下面是好好范文网小编收集整理的算法常见面试题(知乎算法面试题7道)，仅供参考，欢迎大家阅读！

10本内部电子书文末自取~

1、交叉熵损失函数写一下，物理意义是什么

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）是用于度量两个概率分布之间的差异的一种损失函数。在分类问题中，它通常用于衡量模型的预测分布与实际标签分布之间的差异。

H(y, p)=-sum_i y_i log left(p_iright)

物理意义：交叉熵损失函数可以用来衡量实际标签分布与模型预测分布之间的“信息差”。当两个分布完全一致时，交叉熵损失为0，表示模型的预测与实际情况完全吻合。当两个分布之间存在差异时，损失函数的值会增加，表示预测错误程度的大小。

2、了解Bert模型吗

Bert模型全名为Bidirectional Encoder Representations from Transformers。它是一种预训练的语言模型，通过阅读大量文本数据来学习词汇和语法结构，然后可以在各种NLP任务中进行微调。Bert模型引入了双向注意力机制，可以理解上下文信息，从而在各种自然语言处理任务中取得了显著的性能提升。

3、讲一下如何避免模型过拟合

增加数据：增加训练数据量可以帮助模型更好地泛化，减少过拟合的风险。

使用正则化技巧：L1正则化和L2正则化可以降低模型复杂性，减少过拟合。

交叉验证：将数据分为训练集和验证集，以便及时检测模型的性能并进行调整。

早停法：根据验证集的性能，及时停止训练，以避免过度拟合。

减少模型复杂度：减少模型的层数、神经元数量或特征的维度可以降低过拟合风险。

集成学习：使用多个模型的预测结果进行集成，以提高泛化性能。

4、扩散模型了解吗

扩散模型（Diffusion Model）是一种用于生成图像的生成模型。它基于一种称为“扩散过程”的数学方法，通过逐渐从噪声图像中生成目标图像。扩散模型在生成图像时可以控制图像的质量和内容，逐渐生成更清晰的图像。

5、最近关注的论文，多模态视觉大模型(CLIP,DALLE)

多模态视觉大模型是指可以处理多种感知模态数据（如图像和文本）的大型深度学习模型。CLIP和DALL·E都是这方面的重要研究。CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）模型能够将图像和文本嵌入空间连接在一起，使得模型可以理解图像和文本之间的语义关系。DALL·E是一个生成模型，可以根据文本描述生成与之相关的图像。

6、手写kmeans

import numpy as npdef kmeans(X, k, max_iters=100):    # 随机初始化k个中心点    centroids = X[np.random.choice(range(len(X)), k, replace=False)]        for _ in range(max_iters):        # 分配每个数据点到最近的中心        distances = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis, :] - centroids, axis=2)        labels = np.argmin(distances, axis=1)                # 更新中心点        new_centroids = np.array([X[labels == i].mean(axis=0) for i in range(k)])                # 如果中心点没有改变，算法收敛        if np.array_equal(centroids, new_centroids):            break        centroids = new_centroids        return centroids, labels# 示例用法data = np.array([[1, 2], [5, 6], [1, 3], [4, 7], [6, 8]])k = 2centroids, labels = kmeans(data, k)print("最终中心点：", centroids)print("聚类结果：", labels)

7、topK问题，两种方法

方法一：排序法

对数据进行排序。

选择前K个元素即可。

方法二：堆（Heap）法

维护一个大小为K的最小堆（最小堆的根节点是最小值）。

遍历数据，将每个元素与堆中的最小值比较。

如果元素大于最小值，则将最小值出堆，将当前元素入堆。

遍历结束后，堆中的K个元素即为Top-K。

方法二的堆法在处理大规模数据时效率更高，因为它不需要对整个数据集进行排序。

看完本篇如果对你有用请三连，你的支持是我持续输出的动力，感谢，笔芯~

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