作业帮广告推荐凉经

上周面的,有些都忘了,问了hr说状态是待定,万年备胎,估计是凉了。。。
找了将近两个月的实习,至今仍是0offer,感觉十分受打击,算法岗神仙打架,自己也确实太弱,现在已经又疲倦又没信心了,不想再找了,之后还要不要做互联网都有些犹豫,感觉十分丧。。
一面:
基础面
1、xgboost如何分裂,分裂时的依据,如何控制它是否分裂的,xgboost和GBDT区别
2、GBDT的GB和DT从头说一下它的过程,在进行分类和回归的时候有什么不同
3、LR除了可以用梯度下降法求还可以用什么求?LR梯度下降法推导,以及伪代码
4、决策树过拟合怎么办,决策树剪枝方法
5、编程题:青蛙跳台阶,字符串中第一个不重复的字符。

二面
项目+基础
1、聊实习相关
2、LSTM画图,长期依赖
3、xgboost防止过拟合的方法,xgboost过拟合怎么办
4、过拟合时偏差和方差
5、聚类算法中遇到哪些问题(kmeans 可能存在空类)
6、推荐算法相关
7、编程题:4sum

三面(应该是leader)
聊学习方法,实习时的收获,深度学习是否能够取代机器学习等等

#作业帮##面经##实习##机器学习##算法工程师#
全部评论
加油楼主,面的同部门,昨天正式拒了offer。希望能名额给到楼主~
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发布于 2019-04-24 11:55
不做互联网还能做啥啊?😂😂
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发布于 2019-07-24 10:45
楼主是不是看了Bat 大牛教你推荐算法入门那个课,咱俩简历好像差不多😂
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发布于 2019-07-24 09:56
4sum。。。啥方法
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发布于 2019-06-14 12:53
楼书项目用到了聚类相关的 所以才问的kmeans嘛?
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发布于 2019-06-14 12:24
请问你的项目用到LSTM才问的么
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发布于 2019-04-30 16:37
楼主是本科科班出身的吗,现在想转行太晚了吧,再坚持看看呢
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发布于 2019-04-24 13:18
弱弱的问一句,一般除了编程题,其他的问题问多长时间啊
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发布于 2019-04-24 13:17
楼主很棒了😣我之前去面作业帮连代码都没写出来。
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发布于 2019-04-24 00:17
你好,你是简历中有xgboost吗?
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发布于 2019-04-23 23:49
可能是因为实习招差不多了吧
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发布于 2019-04-23 15:26
bd。算法确实神仙打架。
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发布于 2019-04-23 15:25

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04-04 08:37
已编辑
门头沟学院 Python
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