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牛客240853380号
编辑于 2021-03-26 22:20
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阿里 美团 腾讯 机器学习/推荐算法 面经(3.26更新版) 内部员工回复

阿里(晚上刚面完三面等结果中)

一面:
问做什么的:强化学习深度学习
问项目创新点:多智能体+分层算法架构,联盟学习selfplay学习结构
熟不熟悉机器学习?还可以
决策树的划分标准是什么?三种决策树信息增益,增益比,基尼index
方差和偏差,bagging和boosting,adaboost损失函数,随机森林哪两个随机,bootstrap怎么做的,有放回吗。
xgboost的正则化项,lgbm和xgb的对比。
算法题口述一下思路:员工有一个登记打卡时间有一个id,找到某一天入职的新员工的id
反问:业务和评价

二面:
强化学习为什么在游戏领域应用广泛:扯了下mdp和容易设定reward
还能再其他领域应用吗:推荐冷启动
怎么建模:描述了一下怎么设定reward怎么构造mdp模型
问了下有哪些损失函数,平时怎么学习这些内容的
问了下本科学没学过其他的语言:C++
问了下为什么学C++不学java,本科就对算法感兴趣吗
然后反问,问了下反馈还挺好的~

攒下人品等终面了~~
(3.26更新)
阿里三面:
高P面:
上来先问一下实验室是做什么的(两块:脑机 强化学习)
问了下为什么不做脑机
详细介绍了一下项目,问了一下怎么解决多智能体环境unstable的问题,问了下项目里面遇到了什么样的挑战和获得的收获。
然后问了下个人分析自己的优缺点
然后是疯狂提问环节:
平时工程量大概体现在什么方面,做了哪些工作,哪些地方积累了代码量。
平时除了做实验室的项目还怎么学习
看了哪些公开课
然后问了下希望实习的地点,什么时候能实习~

腾讯一面(一小时后知道自己过了。。。)

上来直接撕算法:
lc多重背包原题~题号忘记了
然后描述一下LR,LR的损失函数是什么,怎么求导,结果是什么,一张纸写了一下
问了下AUC的意义和两种计算方法~
20分钟直接过了。。。

美团推荐算法一面(一天之后收到2面通知了~)

面试中碰到最难的面试。。
上来讲完项目之后,面试官说不太懂你的这个项目,来写点题吧:
第一个题目是括号匹配,没怎么想撕掉了
第二个题目问上来蒙蔽了好一会儿:
怎么计算派的近似值?
后来写了蒙特卡洛模拟,随机在-1到1造x y 看 x y坐标落在圆中和-1到1的正方形中的比例~
然后问了下怎么计算圆盘上的点到圆心的期望,求了很久积分求错了。。。后来面试官说继续模拟就好了,然后又写了蒙特卡洛模拟
然后反问的时候自己提了一下推荐算法
面试官:懂什么推荐相关的东西:CF 矩阵分解 LR+GBDT wild and deep din之类的,然后问了下有哪些CF,问了下怎么去计算相似度,给了一个开放问题:
用户非常多的情况下怎么计算物品之间的余弦相似度,没回答上来有点尴尬
好在一天不到收到了二面通知~


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