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编辑于 2021-08-26 18:09
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面经|美团优选算法 一面

8.18面的40min,记性不好,先写一些想得起来的
面的比较随意,不知道是不是不想要
  • 自我介绍
  • 聊项目,深入到问为什么会选择CNN,讲了内部联系的问题
  • 聊项目,问到所有的树模型,让我讲RF和GBDT哪个更容易过拟合
  • 聊项目,NN出现的过拟合问题,如何解决;confusion matrix以及一堆衍生指标我平时做实验怎么看,为什么
  • RNN和LSTM对比,实现优势的原理;模型中出现局部的问题怎么判断,如何解决
  • 特征工程这块,问我一般怎么处理的,平时有哪些处理思路,为什么有的模型要求高,还问我知不知道特征穿越带来的上线问题
  • 数据分析这块问我遇到过什么问题,怎么解决的,还有数据增强,然后还问了一些。。算了,,想起来再补
  • 模型迭代的问题,我是如何关注bad cases的,讲了好几种
  • 聊项目,问到了反卷积的一些问题
  • 聊项目,问到了时序数据的一些自带特性,这类数据预测回归的一些特殊的地方,和我讨论了很久PU-Learning,让我说我自己的评价
  • 智力题:怎样实现推荐过的内容不再推荐给用户,如果不要求百分百准确度的实现呢?我设计的分级hash又在加速这里做了点改进,他说差不多,但是告诉我了一种新的数据结构叫数组XX,(duibuqi忘了
  • 代码题:面试官说笔试做了就不做了。。。额
  • 反问环节:问了组里方向,给我详细讲了做什么的,问到了今年hc,说要求保密不方便透露,(又稍微透露了一点,,)
面的不好的地方:这场感觉没有…因为也没做题……可能智力题大家也可以讨论下有没有更好的办法

总结:面试很快,主要还是聊项目比较多,项目涉及到一些八股文,其实面试官在这个过程中会更深入的就我项目的问题给我出一些场景题,机器学习的开发经典步骤:数据这块,特征选择处理,训练模型评估调优迭代,确实要学会灵活的运用各种方法去在合适的环节进行设计,调整,优化。

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