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渤家村村长
编辑于 2020-09-23 18:56
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海康威视大数据算法工程师一面面经

海康一面  9-22
电话是突然打来的,直接就开始问项目
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然后就是项目中挖的比较细的问题:
LGB与XGB的区别(自行百度,较基础)
XGB调参有什么方法(我只说了最大深度、学习率、目标函数等,太菜了)
随机森林的随机是什么,是样本随机采样还是特征随机采样?(我说是特征,但是面试官说原版RF是随机采样本,后面写到sklearn里面新增了随机采特征,两种都有)
时序特征的构造方法(我说了一些基本聚合特征,交叉特征等)
简单介绍一下PCA?(我只说了算法流程没说基本理论,菜)
PCA+SAE和SAE+PCA有什么不同,分别做过对比吗(我开始乱讲emmmm)
简单介绍一下Kmeans,K值选取的方法,初始中心怎么优化(初始中心我给忘了,菜)
然后是反问阶段:
该岗位主要工作是什么(答:机器学习深度学习知识图谱等,主要做金融方面)
对我的一点建议(模型调参技巧得加强,算法基础知识再巩固)
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小伙伴们帮我看看我还有希望没。。。。。。。。。。。。。。。。
希望海康二面快来,面试官超级好,基础过硬,全称都是以聊天的形式来讲的,不会的东西也会给说明白,听说牛客许愿特别灵,许愿二面+HR面+Offer!!!!!



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