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马上拿到心仪offer
编辑于 2020-09-24 12:29
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B站推荐算法面经

自我介绍
聊项目和实习聊了半小时
(这里提到了我们小组接手的业务用的是CF,没有deep的部分,面试官产生了质疑)
常规LR:Loss函数,激活函数,为什么不用最小二乘
常见正则化方法 有啥不一样的
BN介绍一下
过拟合方法
为什么AUC面积大证明性能强
写代码:判断二叉搜索树

后面写代码的时候突然又问起我实习上的一些技术问题

反问:B站有啥特色的推荐算法吗?
回答:没有
本靓女:???

--------------------------2020.9.24更新  二面
自我介绍
问一下基础的知识:
机器学习怎么分类(生成&判别,有监督&无监督)
常见生成和判别的方法
常见的有监督和无监督有哪些
无监督的聚类知道吗(Kmeans,又问时间复杂度,这个不知道)
判别方法里面LR和决策树区别是什么
LR的Loss,手写求导过程,解释
梯度学习优化算法有哪些(一阶,二阶,带动量不带动量)
常见的评估指标有哪些
手撕AUC代码计算(python 的除法一定要注意转成float啊!!吃了亏)
项目相关
你是B站用户吗(那可不,我5级大会员呢)
有其他offer吗
还问我一些上海户口的问题……
反问环节

许愿三面!

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