2023-11-22 07:08 University of California San Diego 数据挖掘
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北美某tech大厂DS面经
闲来无聊，发一个加州湾区的DS面经，和国内的面试题差别挺大的。
1.对于下列预测分类任务，AUC是不是评价模型的好指标，为什么？1. 预测一张图片是否显示了一只猫。2. 判断一辆汽车是否存在罕见但非常严重的制造缺陷。
2.您正在建立一个模型来检测一种罕见的属性（称之为 Prop），这种属性只影响不到 0.1% 的网页。您可以使用哪些技术来确保您建立的模型不会偏向于假阴性？
3. Softmax方程作为神经网络的激活函数有什么好处？
4. 描述一个你需要预测未来需求的项目，具体建了什么模型，效果如何？ 追问：如何保证模型的效果能够持续？
5. 描述一次你需要在ddl提前的情况下完成任务，你具体是怎么做的。
6. 描述一个你和同事有意见冲突的例子，你是怎么处理的。
总结：要么是很硬核的技术问题，要么是各种情景问题要你讲故事。国内DS岗位好像很少让你讲情景故事？
1.对于下列预测分类任务，AUC是不是评价模型的好指标，为什么？1. 预测一张图片是否显示了一只猫。2. 判断一辆汽车是否存在罕见但非常严重的制造缺陷。
2.您正在建立一个模型来检测一种罕见的属性（称之为 Prop），这种属性只影响不到 0.1% 的网页。您可以使用哪些技术来确保您建立的模型不会偏向于假阴性？
3. Softmax方程作为神经网络的激活函数有什么好处？
4. 描述一个你需要预测未来需求的项目，具体建了什么模型，效果如何？ 追问：如何保证模型的效果能够持续？
5. 描述一次你需要在ddl提前的情况下完成任务，你具体是怎么做的。
6. 描述一个你和同事有意见冲突的例子，你是怎么处理的。
总结：要么是很硬核的技术问题，要么是各种情景问题要你讲故事。国内DS岗位好像很少让你讲情景故事？
全部评论
我要当架构师
University of California Irvine Python
mjdl：怎么还有人敢跟我有意见冲突，直接群里开骂了
牛客851357846号
University of Chicago 数据分析师
为什么说差别很大呢
牛客569219438号
Java
好神奇居然tech和bq在一起面
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