美团机器学习算法岗面经

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3.26笔试

4.14一面

自我介绍:

面试官先自我介绍了一下他的部门,发优惠券,召回排序

我开始自我介绍。

问题一: 你讲一下你的第一篇论文的背景、方法、优点和SOTA比较?

指标?AUC是二分类?你怎么用的?

你咋是二作?

问题二:你的方法的优点?可解释性体现在哪里?

写题,leecode 124 二叉树中的最大路径和,面试官首先口头描述了题目,然后发现我理解的不对做错了,给我画图解释,然后就打开题库找了一下原题,开始写,递归。

问题三:我看你用c++代码写题,问你一个问题 数组和vector的区别

问题四: 我看你用的框架是pytorch,是静态图还是动态图?有啥特点?

问题五:医学图像数据集一般都比较小,你是怎么处理过拟合问题的?

你用了dropout?选择的值是多少,它是forward还是backward起作用?它的原理?

你怎么没有用正则化?

问题六:你常用的机器学习方法,xgboost解决的是方差还是偏差问题?它是怎么解决的?

问题七:工作地点是北京,你是南方人,你能接受吗?

问题八:你读博吗?

问题九:你啥时候到岗?

问题十:你的方向是医学图像处理,你想找相关方向的工作吗?‘

问题十一:你是怎么看待你以后是搜广推,与你目前的方向不吻合?

感觉还行,回答了也不知道对不对,面试官一直嗯嗯嗯,了解。还算不错的面试体验。
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全部评论
想问这种树的题,需要自己建树吗?还是写出核心代码就行了
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发布于 2022-04-19 12:54
有二面吗?现在还有hc?
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发布于 2022-04-18 16:48
你是面的哪个部门呀
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发布于 2022-04-18 16:28
一面直接hard题啊……
1 回复 分享
发布于 2022-04-16 23:52

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