腾讯提前批机器学习+快手算法岗
感谢牛客，感谢小伙伴~把自己面试的两家公司情况汇报下，希望能给后面的小伙伴带来一点帮助：
#腾讯提前批机器学习面经#
一面：（25Min）
1、自我介绍
2、讲一个自己熟悉的项目，当时讲了一个比赛；
3、问了比赛中一些细节，比如说如何处理特征，如何评价特征根据什么添加特征、损失函数是什么；
4、当时选的什么模型？（当时比较了lr\rf\lightgbm）
5、讲一下rf\lightgbm的区别？
6、项目中你用到了归一化，那么当数据有很大和很小值的时候你是怎么处理的？
7、会用spark和hive么？
二面：（40min）
1、自我介绍
2、介绍项目
3、问了项目细节，其中在数据划分的时候问的比较细，刨根问底，问为什么这么做效果好，背后原理是啥
4、你是如何处理过拟合的？
5、讲一下l1\l2,
6、什么时候采用l1什么时候采用l2?
7、介绍一下朴素贝叶斯的数学原理
8、讲一下SVM
9、本科学过408么？还记得么？
10、了解hive么？
11、会使用数据库优化么
12、知道数据库是如何索引的么？
13、你有什么想问的？
hr面(25min)：
1、自我介绍
2、实验室做过什么项目，讲一个
3、家庭情况
4、自我评价，有点和缺点是什么
5、什么时候能来实习？
===============================================================
#快手应届算法视频面#
一面：
1、自我介绍
2、问了一个项目
3、给我讲一下svm
4、如何处理过拟合
5、关于你的项目你有想过用深度学习来解决么？（cnn+gru）
6、讲一下rf和lightgbm区别
7、一道算法（句子翻转，不让用split）
（隔了半小时就开始）二面：
1、自我介绍
2、讲一个关于算法的项目
2.1、mcc公式是什么
3、讲svm原理
4、svm损失函数是什么
5、如何处理过拟合，详细介绍下l1和l2
6、推导lr
7、lr损失函数是什么，数学含义是什么
8、你了解决策树么？讲一下
9、什么是信息增益
10、给了个例题计算信息增益
11、一道算法：二分查找
12、有什么要问的？
==================在等三面==============================
投递快手等公司10个岗位 >