新鲜的百度一面凉面经

上来一开始让我介绍项目和简历,问题背景,用的模型,模型的改进,数据的来源,样本数量什么全都问了一圈。
然后开始问GBDT和RF的区别,我讲了以下bagging和boosting,然后详细的说了以下个自的特点
接着问了一下这两个个自的应用场景,我一下子答不上来,我感觉GBDT好像哪里都能用。。。RF的话应该是用在特征不多的地方,然后我嘴欠说了特征不多,样本少,回头才发现RF只能用在大样本,小样本不适用。。。
过拟合和欠拟合,解决方案
怎么判断模型是否收敛
接下来问数据结构,栈和队列的区别,应用的场景有哪些,DFS/BFS
然后问排序算法哪些是稳定的,这个我全记不起来了,只知道堆排和快排是不稳定的
然后让我手写一个堆排,结果我写了10来分钟没调出来,面试官说时间有点久了你自己回去查查原因把,
最后发现是,在调整大根堆的时候,有个判断if i+1<length and nums[i]<nums[i+1] : i++ 这个判断里的 i+1<length忘记判断了,导致结果一直不对。。。

凉了,百度好像是排队面,如果过了会让你等,没过就不用等,然后没让我等
#面经##校招##百度##算法工程师#
全部评论
排队面是啥意思,一天三面吗
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发布于 2020-09-15 10:07
差不多,百度的面试体验算是比较差的了
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发布于 2020-09-14 00:04
神了。。我也是这个岗位,我这里全是NLP的知识。。我之前项目我也说了,我做了相关机器学习算法的。还算有点深入。。然后一个不问。。然后一面就结束了。。我。。
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发布于 2020-09-13 18:20
是线上还是线下呢?
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发布于 2020-09-13 17:45
同岗位,今天免了两面,叫等通知,啥情况,好像大家都是三面,我咋“菜”两面???
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发布于 2020-09-13 16:15
楼主你好,请问你是什么岗位?开发的话,是Java方向还是C++方向?或者其他语言方向~
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发布于 2020-09-13 15:18

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