贝壳 数据挖掘实习 面经
第一次写面经，毕竟这么晚才上岸哈哈
面的是北京贝壳的数据挖掘实习生
时间线大概是
6.8一面，6.9二面，6.10hr面当晚收到测评链接，6.15OC
一面 大概20min
先感叹一下面试官小哥哥巨温柔，紧张全无
自我介绍+抠项目
但其实我的项目很水，只是被封装了一个国合重点的外表罢辽。
1，因为项目里用到了RF,问到了为什么选择RF,以及RF的可解释性怎么去突显。
2，RF是属于bagging，那么boosting有哪些，以及bagging和boosting的区别
3，分类的评价指标都有哪些，AUC为什么对不平衡的情况不敏感(因为它不依赖决定分类时候的阈值，是直接排序计算的)，precision，recall，ACC哪一个在数据不平衡的时候不能用
4，面对不平衡数据，还有哪些深度学习上的方法
5，你比赛中用的resnet，resnet有什么特点，focal-loss有什么特点，为什么不用序列模型
6，你觉得数据更重要还是算法更重要
7，无序数组离找到两个和为指定值得数，并分析时间复杂度
最开始给了一个先sort()再遍历查找的方法，nlogn+nlogn，询问优化方案的时候，想起来双指针，nlogn+n
反问环节
二面 大概20min
抠项目大概都抠了我10min，下一秒我都要认怂了，抠太细了，一度以为要挂我了...
也问了bagging和boosting的区别
还问了一下天池比赛，同样问了为什么不用序列模型(别问，问就是不会)
手撕 编辑距离(写出了这道题拯救了我吧)
hr面
大致都是闲聊问题
印象最深的就是对于我的四川人很惊讶，因为我普通话没有口音，不知该开心还是不开心（应该是该开心，吧...
贝壳的一路顺利一度让我怀疑春招实习面试时吃的苦的真实性。祝大家好运~
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