數(shù)據(jù)、算法崗的幾點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)分享！
有哪些好的秋招經(jīng)驗(yàn)分享？
機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的最優(yōu)化方法有哪些？
想通過數(shù)據(jù)競賽來提升實(shí)踐能力，作為小白有什么入門經(jīng)驗(yàn)？（今日問題）
有哪些好的秋招經(jīng)驗(yàn)分享？
李玲 - 攜程算法工程師
（5）平時(shí)可以多關(guān)注一下行業(yè)前沿，自己的研究領(lǐng)域的最新發(fā)展，最新的模型，表現(xiàn)最好的模型，最好有一定程度的了解。暫時(shí)想到這些，加油！
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李碧涵 - 微軟工程師
簡歷→邀面→自我介紹→聊項(xiàng)目→面試官出算法題題/應(yīng)用場景題?
（2）有些公司很看重做題（外企和字節(jié)等），有些公司很看重項(xiàng)目。所以作為面試者，想要通過面試，要么在自己的項(xiàng)目上，要么在題目上做的很出色。這樣才能吸引面試官。詳細(xì)有三點(diǎn)原則：
????????① 無論項(xiàng)目還是做題都需要你：頭腦清晰，邏輯棒（自己私下多練習(xí)幾遍項(xiàng)目介紹或題目講解）?
????????② 項(xiàng)目出色：項(xiàng)目肯定要有，不然會(huì)出現(xiàn)尬聊沒話題的情況另外要會(huì)包裝項(xiàng)目。或者自我介紹中多為項(xiàng)目知識點(diǎn)挖坑，引導(dǎo)面試官來問你?
????????③ 刷題出色：連續(xù)1個(gè)月每天都刷題?
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郭修均?-?字節(jié)跳動(dòng)
（3）算法求解一定要能說清背后的數(shù)理邏輯。還有口才，清晰的說明你的答案，而不要東一榔頭西一棒槌。?
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阿水 - 京東算法工程師
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肖然 - 百度算法工程師
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李嚴(yán) - 白騎士數(shù)據(jù)分析
在簡歷無法更上一層的前提下，大量面試，大量試錯(cuò)，總結(jié)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，邊面試邊學(xué)習(xí)，頂尖的不好說，但總能找到。
機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的最優(yōu)化方法有哪些？
Datawhale優(yōu)秀回答者：五花肉，郭佳林
常見的最優(yōu)化方法有最速下降法（梯度下降法），牛頓法，共軛梯度法，擬牛頓法等等。目的都是求解某個(gè)函數(shù)的極小值。
最速下降法
使用條件是函數(shù)具有一階連續(xù)偏導(dǎo)數(shù)。
步驟：首先通過求函數(shù)的一階偏倒數(shù)得出函數(shù)的最速下降方向（負(fù)梯度方向），然后給任意一個(gè)點(diǎn)作為初始點(diǎn)進(jìn)行迭代，令每次迭代后新的點(diǎn)坐標(biāo)為上一個(gè)迭代點(diǎn)坐標(biāo)減去上一個(gè)點(diǎn)處的梯度值乘步長（步長可以根據(jù)每個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)值進(jìn)行求解）。若迭代到某個(gè)點(diǎn)后，該點(diǎn)梯度值小于某個(gè)預(yù)設(shè)的很小的閾值，則說明不需要繼續(xù)迭代。該點(diǎn)即為極小值點(diǎn)。
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牛頓法
基本思想是用一個(gè)二次函數(shù)近似逼近目標(biāo)函數(shù)，然后直接求解出二次函數(shù)的極小值點(diǎn)。首先令原函數(shù)在某點(diǎn)做二階泰勒展開，進(jìn)行變換后可以得到原函數(shù)在某鄰域內(nèi)的近似二次函數(shù)。為求該二次函數(shù)極小值，令其一階偏導(dǎo)數(shù)為零，可以直接得到函數(shù)在該鄰域的極小值（為原始點(diǎn)坐標(biāo)減去該點(diǎn)的海森矩陣乘梯度）。
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總結(jié)
可以看出，最速下降法是通過一步步迭代，每次迭代都要計(jì)算梯度和步長，最終得到最優(yōu)解；牛頓法是函數(shù)先在某個(gè)鄰域內(nèi)進(jìn)行變形，再在這個(gè)鄰域內(nèi)直接一步求出最優(yōu)解，不進(jìn)行多輪迭代，所以對初始點(diǎn)的選擇要求較高。擬牛頓法和共軛梯度法在這兩種迭代思想上繼續(xù)加以改進(jìn)。
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