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star-gazer
发布于 2021-08-03 23:46
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滴滴算法实习生二面凉经

滴滴 一面 2021.8.2 面试时长:1个小时 通过
1.自我介绍
2.深挖项目经历,谈谈对u-net的了解
3.聚类的方法以及特征如何构建的
4.贷款预测的项目介绍,几分类问题
5.xgb的训练过程,相比于gbdt的改进
6.xgb如何处理缺失值的,详细过程、划分标准
7.xgb与rf的区别
8.分类使用的是什么评价指标
9.AUC是什么,准确率和召回率呢
10.xgb如何并行计算的
11.回归问题的用的什么评价指标,数据不平衡怎么处理,xgb有什么参数可以处理
12.l1和l2正则化有什么区别
13.特征工程中构造了哪些特征,如何构造的
14.贝叶斯调参的理解,调整了哪些参数
15.stacking融合是什么
16.了解卷积神经网络吗?卷积过程如何实现的
17.大数据处理工具会吗?spark
18.手撕代码,实现一个镜像树

滴滴 二面 2021.8.3 面试时长:50分钟 估计挂了
1.自我介绍
2.深挖牙齿图像项目
3.聚类方法,构建了哪些特征
4.kmeans聚类中使用的距离,以及如何结束
5.贷款预测项目介绍
6.决策树模型与逻辑回归模型的区别
7.逻辑回归如何实现并行计算
8.逻辑回归的原理是什么,极大似然估计又是什么
9.什么是交叉熵,交叉熵损失函数是什么,求偏导后的形式是什么
10.逻辑回归如何更新权重
11.xgb模型然后实现的
12.划分特征值的block后怎样才算并行
13.决策树模型预测的全过程
14.叶子节点是什么,节点又是什么,是怎样的形式
15.决策树如何才能够停止
16.对于决策树模型,在回归问题中,连续特征是如何处理的,结果又是如何生成的
17.softmax函数是什么,与sigmoid函数又有什么区别,哪些场景用到过
18.车辆价格预测项目中类别特征怎么处理的
19.连续特征呈现拖尾分布怎么处理
20.回归问题用的什么评价指标,mse和mae的区别
21.大数据处理工具熟练程度
22.手撕代码,输入数组,实现数组的全排列


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