字节搜推算法实习一面 1h10min
面试总体时间还是挺长的,面了一个小时十分钟左右,整理下面经攒攒人品!
项目拷打
1.介绍一下xgboost,他和gbt的区别是啥,xgboost为什么要用引入二阶项?
2.MAE/RMSE是啥,分类问题为什么用交叉熵损失函数?
3.逻辑回归如何做分类?阈值如何选?
4.介绍一下transformer,transformer的Q K V分别是啥,注意力机制的公式是啥,为什么要除以根号下dk,你觉得大语言模型能为推荐系统做什么?
5.考了一个线性规划问题的建模
力扣题考的是 最大岛屿面积的改编
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2.MAE/RMSE是啥,分类问题为什么用交叉熵损失函数?
3.逻辑回归如何做分类?阈值如何选?
4.介绍一下transformer,transformer的Q K V分别是啥,注意力机制的公式是啥,为什么要除以根号下dk,你觉得大语言模型能为推荐系统做什么?
5.考了一个线性规划问题的建模
力扣题考的是 最大岛屿面积的改编
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02-09 20:12
门头沟学院 测试开发 点赞 评论 收藏
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