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搜广推校招面经一百零二

问题方向优化建议指标不一致设计更贴合业务的评估指标(如 Weighted NDCG)分布不一致使用近线训练样本,引入在线特征、周期性更新模型部署不一致特征/模型/服务版本对齐,建立稳定部署流程策略干扰区分模型效果与策略干预效果,独立评估纯模型表现数据不闭环建立推荐结果与点击行为的闭环采样与再训练机制。

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#人工智能#pytorch#python +2
搜广推校招面经八十六

Q(Query):查询向量K(Key):键向量V(Value):值向量然后通过如下公式计算注意力权重和输出:其中:n 是序列长度,d 是特征维度√d_k 是缩放因子,用于避免梯度爆炸DQN(Deep Q-Network)是将深度神经网络应用于强化学习Q-learning的一种方法,用于在高维状态空间中逼近Q函数。核心思想:使用一个深度神经网络Q(s, a;θ)来逼近最优动作价值函数Q*,并通过不断

#机器学习#算法#人工智能 +2
搜广推校招面经五十六

One-vs-Rest (OvR) 方法:将多分类问题转化为多个二分类问题,每个类别分别计算AUC,最后取平均。One-vs-One (OvO) 方法:对每两个类别计算AUC,最后取平均。

#深度学习#推荐算法#人工智能
搜广推校招面经二十

信息论角度:交叉熵是衡量两个概率分布之间的差异,描述了真实分布和预测分布之间的信息量差异。最大似然估计角度:交叉熵可以视为负对数似然损失,是通过最大化样本标签的预测概率来训练模型的损失函数。这两种角度是交叉熵的推导方法,其中最大似然估计角度更直接与模型训练过程相关,而信息论角度则提供了更深入的理论背景。

#python#推荐算法#搜索引擎 +2
搜广推校招面经八十九

抖音推荐算法面试内容摘要: MMOE模型与极化现象 MMOE采用共享专家网络和独立门控机制实现多任务学习 极化现象指专家网络使用不平衡,可通过正则化、PLE结构或负载均衡损失(Load Balance Loss)解决 Attention机制 Self-Attention是特殊的Attention,Q/K/V来自同一输入 计算公式:softmax(QK^T/√d_k)V,实现序列信息的交互整合 Ad

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#机器学习#人工智能#python +2
Pyspark学习一:概述

允许 Python 开发者轻松使用 Spark 进行大规模数据处理。,比 Hadoop MapReduce 更快,适用于。的 Python API,提供了。Spark 本身是一个。

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#学习#深度学习#人工智能 +2
搜广推校招面经五十九

Gini 指标(或 Gini 系数)是衡量模型预测性能的一种常见指标,尤其适用于不平衡数据集,广泛应用于信用评分、保险风险预测等领域。它与 AUC(Area Under the Curve)密切相关,但更强调对排序的评价。

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#leetcode#python#深度学习 +2
搜广推校招面经十一

模型名称低阶交互建模高阶交互建模需要人工特征工程共享 Embedding手工特征 (Wide)DNN (Deep)✅ 需要人工特征❌ 不共享WideFMFMDNN❌ 不需要人工特征❌ 不共享DeepFMFMDNN❌ 不需要人工特征✅ 共享xDeepFM(eXtreme Deep Factorization Machine) 是在 DeepFM 之后提出的一种推荐系统模型,主要用于 自动学习高阶特征

#搜索引擎#推荐算法#深度学习 +2
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