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牛客864227483号
编辑于 2021-04-16 22:16
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百度 算法实习生一二三面经

中间有些内容可能隔了有点久没有完全记录下来,请大家见谅。
一面(时间:3.27
  1. Python的浅拷贝和深拷贝的区别,具体怎么写
  2. 有用过linux吗,用过哪些命令,akw用过吗
  3. hadoop和spark了解吗
  4. 代码题,之字形层次遍历
  5. Kaggle的整个过程是怎么做的,特征怎么处理
  6. 特征怎么选择,怎么判断一个特征的效果
  7. Xgboost和gbdt的区别,xgboost中防止过拟合,bagging和boosting的区别
  8. Sigmod激活函数的具体公式,手推lr
  9. LR的特征交叉,那不想手动交叉怎么办
  10. 评价指标
  11. LR有什么优化算法
  12. 会不会attention
  13. 有一些比较零碎的想不起来
  14. 反问:问了具体是做什么,是不是一定要c++

二面(时间:3.27
  1. 代码题,找到最长的子序列
  2. 样本不平衡怎么办
  3. 特征缺失得特别多怎么办
  4. 决策树对于这种样本缺失的会怎么表现
  5. 挑选一个项目讲讲,项目里的xxx怎么做
  6. 还有些别的问题忘了
  7. 没有反问直接说这轮面试结束

三面(时间:3.27):

  1. 主要问项目,往广度问,往深度问,对这个方向的了解和主流的解决手段(我的机器学习方向比较偏门),从模型和数据的角度出发,探讨里面的一些问题,比较深入。自己的项目有什么亮点,关于这个方向的想法。
  2. 做项目的过程中有遇到什么困难吗,怎么解决,平时怎么沟通

时间:4.2 oc

总结:一面主要问机器学习的一些比较基础的问题和项目,二面会问机器学习的问题和项目更佳深入一些,三面聊论文往广度和深度问。比较感激三面的面试官是跟我以一种共同探讨问题的态度,告诉我没有标准的答案,大家一起讨论。从我个人觉得,回答问题可以从多角度出发。





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