滴滴金融二面面经+拼多多对话一面(NLP)

网申一时爽,面试火葬场。秋招接近尾声,怀着非常不想面试的心情面了dd和pdd。

滴滴金融二面:
dd面试官之前搞CTR,对NLP不熟,出了几道机器学习题,有点意思

1. L1范数能否去除冗余特征
2. 没坐标怎么做kmeans
3. 决策树的特征和神经网络特征有什么差异



拼多多一面远程:
pdd小哥哥很年轻,语气非常和蔼
论文,项目扣得很细

NLP常规的算法:
attention有哪些算法
句子向量有哪些生成方式

机器学习:
决策树
gbdt,xgboost区别
文本聚类熟不熟(不熟)
代码题: kmeans
一共面了92分钟,堪称秋招面得最久的一面

还是有很多盲区的,学无止境鸭,加油[可怜]
#拼多多##滴滴##面经##校招#
全部评论
没有坐标怎么算Kmean?? 这个怎么搞😥
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发布于 2020-02-29 17:47

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