百度 一面

1. 比赛的特征工程怎么做的？

2.     为什么用XGB做融合？

3. 1w多条数据，XGB的参数怎么调啊？

4.     训练了多少棵树？

5.     有没有出现过拟合出现？

6.     欠拟合和过拟合？

7. 解释为什么数据不做任何处理会导致模型过拟合？

8.     讲一下XGB

9.     树模型的剪枝算法，完整剪枝流程

10.  剪枝的指标，是什么依据

11. L1和L2正则化

12.  讲一下Bagging

13 . RF跟XGB哪个更深？

13. LR里面做归一化、离散化之类的好处

14. LR的损失函数

15.  牛顿法、拟牛顿法

16. LR除了用梯度下降，还可以用牛顿法，矩阵是可逆的（优点）

百度 二面

1.java和python的区别

2 java 垃圾回收机制（可以讲一下python垃圾回收机制）

3 项目内容（介绍项目整体框架，有多少人员。我的分工，讲一下tf-idf和textrank，停用字出现的问题-不是很准确，对transformer和bert那些有多少了解）

4 论文是不是跟项目有关的？（答不是，偏理论，因此没有聊下去）

算法题：数组里面找和为s的所有子序列，不可重复（复杂度是多少？）

8.1 寒武纪 深度学习solution工程师 一面

Python多进程怎么实现？

Python 元组和列表的区别？

元组怎么转列表？（list直接转换就好）

Python GIL

Linux命令？

Shell脚本怎么传递参数？（美元符合后面跟着的数字就是参数了，）

CNN卷积后fearture大小怎么计算？乘法和加法计算了多少次？

过拟合欠拟合？

有哪些损失函数？

算法题：最大矩形面积

介绍简历上所有项目

1 用到了哪些激活函数

2 激活函数的作用？不要激活会怎样？

3 什么是反向传播？

4 梯度下降的缺点

1 列表去重几种方法

2 zip方法

zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。

3 怎么找中位数

4 机器学习完整流程是怎么样的？

5 特征选择的方法？

6 过拟合方法？

7 二分类评价指标

8 类别不平衡解决方法

9 调哪些XGB的参数效果明显？

10 问题相似度的计算方法有哪些？