数据挖掘面试经验贴

bg:本人一年半左右工作经验,目前已OC,给出一些现阶段数据挖掘相关岗位的面试经验题,方便大家学习。
常问面试题:
(1)如何解决模型过拟合问题

(2)描述一下xx项目的大致流程

(3)你认为在项目中还有哪些不足与改进的地方

(4)讲述一下transformers的原理,为什么要采用多头注意力机制,为什么要采用掩码

(5)如何处理偏态分布数据

(6)如何对异常值、缺失值数据进行处理

(7)xgboost与gbdt的区别

(9)如果数据量过少,是采用增加特征的方式还是减少特征的方式

(10)最开始接触项目的时候最棘手的问题是什么

(11)lightgbm为什么计算速度会比较快

(12)深度学习loss在某个点处振荡而不收敛是什么原因

(13)保存parquet文件和保存为excel、csv等文件有什么区别

(14)什么是f1值,f1-score的计算公式

(15)xx模型的输入输出是什么

(16)如果让你来进行一个机器学习模型的构建,使之效果为良,大概需要多长时间
#面试# #面试常问题系列# #数据挖掘# #算法#
全部评论
这里面我觉得第(1)问是非常重要的,大部分面试都会问到,要做针对性的准备
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发布于 03-20 19:45 广西
能问下哪个公司吗
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发布于 03-20 16:11 重庆

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最近群里有很多同学找我看简历,问问题,主要就是集中在明年三月份的暑期,我暑期还能进大厂嘛?我接下来该怎么做?对于我来说,我对于双非找实习的一个暴论就是title永远大于业务,你在大厂随随便便做点慢SQL治理加个索引,可能就能影响几千人,在小厂你从零到一搭建的系统可能只有几十个人在使用,量级是不一样的。对双非来说,最难的就是约面,怎么才能被大厂约面试?首先这需要一点运气,另外你也需要好的实习带给你的背书。有很多双非的同学在一些外包小厂待了四五个月,这样的产出有什么用呢?工厂的可视化大屏业务很广泛?产出无疑是重要的,但是得当你的实习公司到了一定的档次之后,比如你想走后端,那么中厂后端和大厂测开的选择,你可以选择中厂后端(注意,这里的中厂也得是一些人都知道的,比如哈啰,得物,b站之类,不是说人数超过500就叫中厂),只有这个时候你再去好好关注你的产出,要不就无脑大厂就完了。很多双非同学的误区就在这里,找到一份实习之后,就认为自己达到了阶段性的任务,根本不再投递简历,也不再提升自己,玩了几个月之后,美其名曰沉淀产出,真正的好产出能有多少呢?而实际上双非同学的第一份实习大部分都是工厂外包和政府外包!根本无产出可写😡😡😡!到了最后才发现晚了,所以对双非同学来说,不要放过任何一个从小到中,从中到大的机会,你得先有好的平台与title之后再考虑你的产出!因为那样你才将将能过了HR初筛!我认识一个双非同学,从浪潮到海康,每一段都呆不久,因为他在不断的投递和提升自己,最后去了美团,这才是双非应该做的,而我相信大部分的双非同学,在找到浪潮的那一刻就再也不会看八股,写算法,也不会打开ssob了,这才是你跟别人的差距。
迷茫的大四🐶:我也这样认为,title永远第一,只有名气大,才有人愿意了解你的简历
双非本科求职如何逆袭
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10-27 02:29
已编辑
门头沟学院 嵌入式工程师
牛客72783561...:简历不是这么写的,你这两个项目只说了用到了什么技术,却没说取得了什么成果,在我看来这就是你自己做的一个demo,没有价值。你为什么不写你电赛国二的那个项目?
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