一面
- python的多线程、多进程怎么实现
- 会不会spark？（答不会）
- kmeans和kmeans++的区别
- 如果确定kmeans的k值（手肘法、轮廓系数法）
- 了不了解决策树、xgboost
- 逻辑回归和线性回归的区别
- 逻辑回归为什么用sigmod
- 逻辑回归如何实现多分类（ovo、ovr、softmax）
- sigmod公式
- python包pandas中，dataframe和series区别（基于简历问的）
- 讲一下AUC，roc曲线的横纵坐标
二面
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介绍一下发表的论文（面试官想问我cnn rnn，但我都没接触过，就问了点gnn的东西）
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介绍GAT
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介绍一下逻辑回归
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如何用逻辑回归实现多分类
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节点分类时，类别之间难以区分，如何处理（我从节点特征处理方面回答，进行特征筛选等）
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决策树、RF、XGBoost对比
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决策树/RF/XGBoost调参过程
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验证集有label，测试集无label，如何验证集和测试集数据分布是否一致
- python迭代器的底层
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