字节-数据科学-二面面经
1. openAPI的缺点
2. 专业不对口,为什么想搞AI?
3. 如何弥补编程、算法能力和计算机科班的差距?
4. 无监督算法有哪些
5. XGBoost & GBDT
6. K-means的K值确定
7. 防止过拟合的方法
8. 早停法
9. L1正则化和L2正则化区别
10. 手撕-通过模型打分与人工打分看模型可靠度
不限语言,随机数生成+配对t检验,写代码或公式都可
11. 浅问了一下数据处理相关经历
12. 如何构建评测集
2. 专业不对口,为什么想搞AI?
3. 如何弥补编程、算法能力和计算机科班的差距?
4. 无监督算法有哪些
5. XGBoost & GBDT
6. K-means的K值确定
7. 防止过拟合的方法
8. 早停法
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10. 手撕-通过模型打分与人工打分看模型可靠度
不限语言,随机数生成+配对t检验,写代码或公式都可
11. 浅问了一下数据处理相关经历
12. 如何构建评测集
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xiaowl:你这个简历的问题是对于技术点、项目的描述,都是描述action的,对于面试官而言,仅能知道你干了什么,无法判断你为什么这么干,干的好不好。 点赞 评论 收藏
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