日常实习字节风控算法三面

三面
1. 介绍实习项目,预测出来的结果如何使用
2. 评估指标如何计算,真实上线后门店有什么反馈,就实习项目扩展
3. 处理时间序列的其他方案?
4. 实验室的论文方向
5. tree模型中节点划分依据,计算一个节点划分后的信息增益
6. 无监督算法?聚类Kmeans流程?EM算法?GMM算法(混合高斯算法)?Kmeans和GMM之间的关联性,从EM角度上解释
7. 降维算法?PCA降维前数据要做什么处理?归一化,为什么要做归一化处理?
8. Kmeans如何选择K值?
9. 深度模型?bert模型?self-attention?时间复杂度
代码考核:
用梯度下降求解一个数的根号
反问:
1. 部门负责的内容
2. 如何实现搜索和反扒问题?
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