腾讯提前批机器学习+快手算法岗

作者 LynneJin

#腾讯提前批机器学习面经#

一面：（25Min）

1、自我介绍

2、讲一个自己熟悉的项目，当时讲了一个比赛；

3、问了比赛中一些细节，比如说如何处理特征，如何评价特征根据什么添加特征、损失函数是什么；

4、当时选的什么模型？（当时比较了lr\rf\lightgbm）

5、讲一下rf\lightgbm的区别？

6、项目中你用到了归一化，那么当数据有很大和很小值的时候你是怎么处理的？

7、会用spark和hive么？

二面：（40min）

1、自我介绍

2、介绍项目

3、问了项目细节，其中在数据划分的时候问的比较细，刨根问底，问为什么这么做效果好，背后原理是啥

4、你是如何处理过拟合的？

5、讲一下l1\l2,

6、什么时候采用l1什么时候采用l2?

7、介绍一下朴素贝叶斯的数学原理

8、讲一下SVM

9、本科学过408么？还记得么？

10、了解hive么？

11、会使用数据库优化么

12、知道数据库是如何索引的么？

13、你有什么想问的？

hr面(25min)：

1、自我介绍

2、实验室做过什么项目，讲一个

3、家庭情况

4、自我评价，有点和缺点是什么

5、什么时候能来实习？

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#快手应届算法视频面#

一面：

1、自我介绍

2、问了一个项目

3、给我讲一下svm

4、如何处理过拟合

5、关于你的项目你有想过用深度学习来解决么？（cnn+gru）

6、讲一下rf和lightgbm区别

7、一道算法（句子翻转，不让用split）

（隔了半小时就开始）二面：

1、自我介绍

2、讲一个关于算法的项目

2.1、mcc公式是什么

3、讲svm原理

4、svm损失函数是什么

5、如何处理过拟合，详细介绍下l1和l2

6、推导lr

7、lr损失函数是什么，数学含义是什么

8、你了解决策树么？讲一下

9、什么是信息增益

10、给了个例题计算信息增益

11、一道算法：二分查找

12、有什么要问的？

==================在等三面==============================

作者：LynneJin

来源：牛客网