minimax推荐算法日常实习面经

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论,信息共享
1.项目拷打
2.冷启动怎么做的,具体场景,排序和召回里怎么做
3.多路召回怎么合并,考虑有评分和没有评分的怎么合并
4.负样本采样,随机采样会有什么影响,用batch采样呢,应该怎么做
5.特征怎么做的,最重要的特征是什么,怎么衡量特征的重要性
6.比较下树模型和深度学习模型,哪个效果好,为什么
7.介绍下NDCG和auc
8.树模型的评估指标,信息熵,信息增益怎么算的,基尼系数怎么算的,物理含义,为什么用基尼系数,不用信息增益
9.手撕auc
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