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牛客93719910号
编辑于 2021-07-03 19:45
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记录一次面试

听说牛客许愿很灵,面试两三天了才想起来许愿,也不知道还行不行,求大佬给个机会吧😭
明略科技
1.熵的概念,交叉熵
2.逻辑回归损失函数
3.推导梯度下降公式(总是对自己的过程有怀疑,导致公式越写越复杂,最终也没有完成)
4.手撕代码:快排,平方根(时间复杂度)(牛顿迭代法)
5.归一化,标准化区别  如何加快计算速度
6.knn的k设置的过大会有什么问题(模型过于简单,增加噪声,降低分类,误差更大,k设置过小会降低分类精度)
7.knn的思想
8.多项式回归 ,多项式回归一般会用几层交叉
9.说一下xgboost,xgboost与gbdt对比,gbdt的步骤
10.gbdt和bagging的区别,样本权重为什么会改变
11.梯度下降的思想
12.spark rdd 宽窄依赖
13.reducebykey如何运行,和  groupbykey相比高效在哪
14.在linux上,比较两个文件是否相同(diff)
15.擅长的技术栈(问到这里已经没有任何信心了,没敢回答擅长的)
总体下来面试官觉得我没有信心,自己也有感觉,越到后面信心越不足,越不敢回答
面试完成后觉得自己真的是惨不忍睹,大佬能坚持那么久也是不容易,感谢大佬!!!

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