网易云音乐机器学习岗 一面过程:

1. 介绍自己实习和项目经历(数据,特征构建,label构建,调参(网格搜索,随机搜索,贝叶斯优化,看心情调参))
2. XGBoost与GBDT的差异(都属于集成思想中boost方法,只是回归树构建上不同,体现在分裂节点准则和叶节点取值方式,GBDT 使用CART回归树作为基模型,用负梯度近似残差,误差平方和下降多寡作为分裂节点依据,叶节点取样本均值;XGBoost的损失函数,在上轮模型的预测值处进行二阶泰勒展开,用一阶导和二阶导求叶节点值和误差函数,误差函数损失下降程度,在损失函数中加入了正则项。。。)
3. 项目中有 文本摘要和知识图谱,讲一下BILSTM+CRF模型的结构(坦白了,CRF暂时忘完了,讲了下模型搭建过程)
4. 写个快排吧。。。

面试过程差不多40分钟,好多都是问实习和项目细节。。。。
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