oppo机器学习面经

一面:
自我介绍、极大似然估计、假设检验、朴素贝叶斯的公式、逻辑回归损失函数是什么，怎么来的（对数损失，等价于极大似然估计）、说说xgboost（我说了目标函数推导，还有一些过拟合措施等等)、了解transformer吗（没细问）、看过源码吗（没看过）、卷积为什么叫卷积（我随便说了个卷积公式，但不对)、对卷积的理解（我说滤波，因为我跟一维卷积打交道比较多，我还举了个人脸识别例子，我说底层的卷积会提取点线等特征，深层的卷积会提取轮廓等等特征)、还有一些项目相关的。
二面:聊天，面试官很亲切，体验感更好。
三面hr面:问问家庭情况，兴趣爱好（跟完全不懂技术的人聊天体验感没二面好，但hr还是挺专业的，一直微笑)。
二面和hr面都是线下，我看当天签到表就两个机器学习的，其他很多后端的。
没多久hr面就挂了~
全部评论
简历上有xgboost才问的？
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发布于 2023-09-17 12:47 北京
HR面还会挂？最好成绩二轮的我都不敢想
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发布于 2023-09-25 14:27 瑞士

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