百度校園招聘經典筆試題

百度20xx校園招聘開始啦，你準備好了嗎。校園招聘要先通過筆試題，百度公司同樣需要用面試題來篩選，所以下面就由本站小編為大家介紹一下百度20xx校園招聘筆試題的文章，歡迎閲讀。

百度20xx校園招聘筆試題篇1

簡答題

1.深度神經網絡目前有哪些成功的應用?簡述原因。(10分)

2.列舉不同進程共享數據的方式(至少三種)。(10分)

3.對於N個樣本，每個樣本為D維向量，採用歐式距離使用KNN做類預測。(10分)

1).給出預測時間複雜度。

2).當N很大時，有哪些方法可以降低複雜度?

3).k取值的大小對預測方差和偏差有何影響?

百度20xx校園招聘筆試題篇2

算法和程序設計

1.給出一個數據A=[a_0, a_1, a-2, ... a_n](其中n可變)，打印出該數值元素的所有組合。(15分)

2.有這樣一個數組A,大小為n，相鄰元素差的絕對值都是1，如A={4,5,6,5,6,7,8,9,10,9}。現在給定數組A和目標整數t，請找到t在數組中的位置。(15分)

百度20xx校園招聘筆試題篇3

關於K-means聚類算法，請回答以下問題：

1).寫出將N個樣本X=(x1, ... xN)聚類成k類的k_means聚類算法的優化目標;

2).描述K-means終止的常用條件;

3).以Kmeans算法為例，描述Expectation-Maximization(EM)算法的基本原理與步驟。

4).用偽代碼給出基於MPI或者Hadoop的Kmeans並行算法。