百度feed流推荐算法一面

关于项目:(35分钟)
1.介绍下数据集(面试官着重想知道这个项目是不是自己手写的)
2.哪些特征做了哪些编码
3.电影名字怎么编码,是字典化的吗
4.中文多少个
5.年龄怎么编号
6.损失函数:CE和对比损失
7.常见的对比损失有哪些
8.AUC怎么算的,与GAUC的区别(指标相关的,一定要会)
9.还能做哪些优化(开放)
推荐系统:(10分钟)
1.MmoE的全流程,怎么确定专家数。(MMoE相关的问题一定要全掌握)
2.详细讲讲transformer ,self-attention QKV的数学公式,你怎么理解QKV(是超高频考点)
3.XGboost,GBDT和LGBM的区别(最常用的机器学习知识,必会的)
code
一道非hot 100,一道hot100
1.分发饼干(一道非常简单的贪心)
2.三数之和(高频考点)
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