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2021秋招提前批-百度搜索策略部LTR部门-面试总结 1 minute read Published: July 06, 2020 你是第位访客~ ٩(๑^o^๑)۶ Σ(っ °Д °;)っ被你发现了！ 百度搜索策略部，LTR 部门面试总结部门概况，搜索的推荐自然排序算法。LTR（learning to rank）。主要负责自然结果的排序，然后后续会有加入一些商业结果和其他结果变成最终展现出来的样子。 团队目前 15 人左右，目前也会用一些 NN 的方法进行 feature 提取然后排序。搜索和推荐不太一样，搜索的时候很多是有人工的 tag 标注的。 一面自我介绍介绍了两篇论文你是什么专业的 对数理统计熟悉吗，说一下大数定理 大数定理大概就是 当样本量足够大的时候 频率等于概率，具体公式不太记得。。。。大数定理中心极限定理记得吗？ 。。。不记得中心极限定理讲一下贝叶斯分类的原理？ 。。。依稀记得朴素贝叶斯分类器是利用贝叶斯公式计算后验概率。贝叶斯分类器讲一下 logistic regression 全连接层输出+sigmoid 激活函数 得到一个 0-1 之间的概率值你这个是深度神经网络里的，讲解一下最原始的逻辑回归 就是一个权重 w 对特征进行加权求和然后加上一个 bias，然后送到 sigmoid 函数里面预测出一个 0~1 之间的概率。逻辑回归写一下逻辑回归的 loss 交叉熵 loss： $-(ylog(h(x))+ (1-y)log(1-h(x)))$为什么是 log？没太理解这个问题啥意思对排序了解吗，写一下快速排序的代码class Solution: def sortArray(self, nums: List[int]) -> List[int]: self.nums=nums self.quick_sort(0,len(nums)-1) return self.nums def quick_sort(self,left,right): if left>=right: return cur=self.nums[left] l=left r=right while r>l: while r>l and self.nums[r]>=cur: r-=1 self.nums[l]=self.nums[r] while l bool: pre_x = num while True: cur_x=0.5*(pre_x+ num/pre_x) if abs(cur_x-pre_x) |
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