机器学习,算法工程师,3/23 一面,1小时左右。
1. 自我介绍
2. 相关课程(统计,机器学习,编程语言)
3. 常用的异常检测方法(跟自己的实习项目有关)
4. 孤立森林的原理和优缺点
5. 孤立森林改进版的原理,具体体现在哪里
6. 模型指标
7. 具体业务场景怎么去选择模型选择指标
8. CNN原理,卷积层池化层的原理是什么,每层的结果是什么
9. 现场计算池化层的大小
10. CNN过拟合怎么办,哪种方法最有效
11. 正态分布的检验
12. 反问
收到面试的时候是很惊讶的... 毕竟感觉笔试没做好
又是一个很nice的面试官,面试过程总是感觉像是在聊天(可能因为不用手撕代码...)
面试官不仅懂技术也懂业务(是真的很懂hhh,打破了自己对技术岗位的偏见),所以虽然有些题(EIF原理)解释不清楚但是面试完心情还是很好(我也不知道为什么
祝大家好运~
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