拼多多算法机器学习一二面面经
今天早上11点一面:
一面:机器学习的基础知识
介绍文章内容
代码题:数组实现二叉搜索树
逻辑回归概念,损失函数,优化方法除了梯度下降还有什么
LR损失函数:怎么用最大似然求损失函数
L1和L2的差别:
树:XGboost中正则化项的理解:
还有一些忘了。。
中午接到二面通知,下午四点二面
二面:
聊了比较久的文章内容,比如为什么选用SVM,为什么不用逻辑回归,SVM的核函数选择,为什么不用深度学习(面试官都喜欢问这个2333)
代码:二分查找
L1和L2区别
常见的非监督学习的方法:
研究生生涯最困难的事情:
还有一些忘了。。。。 总体感觉一面比较基础,二面开始强调项目或者文章内容,二面面完没啥把握,基本能答上来,也有几个问题回答得不好,哎。
希望能收到三面吧,还要继续加油!
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