滴滴算法实习一面凉经

1.部门介绍与自我介绍
2.介绍一下Causal Impact模型，从哪两个方面证明实验组和对照组是同质的，是否有考虑其他因素对它的影响导致的波动(但是没超出95%置信区间)，如何分析这些波动?是否有考虑有类似混杂因子导致负负得正的情况?
3.LR为什么适用于二分类问题?MSE能用于分类问题吗?在分类问题中交叉相较子MSE的优势在哪?对于不平衡数据集，过采样欠采样方法和对不同类型样本加权的方法是等价的吗?区别在哪里?AUC怎么理解和几种计算?
4.介绍一下你的论文，为什么在DQN里面它的价值函数采取的都是近似的表示方法?Q函数的两种表示方法?目标值很大怎么解决?描述一下DQN训练的算法流程。
5.手撕问题:10个小球随机分到12个盒子里，求恰好10个盒子都为空的概率。分别用python和直接计算概率实现。
6.反问环节:工作内容【发论文和做策略研究】，我的进步空间【要会基本的库如random之类的，有工程实现能力】，几天出结果【1-2天内通过hr】