vivo 推荐算法工程师

一面：
自我介绍
问了实习的case
现在的offer
对推荐算法的了解
写不下去了。。。楼主的背景偏数分一些，本来投的机器学习结果调到了推荐算法，然后面试官怕不是以为我是个傻子，问我决策树和随机森林是单棵树还是多棵树
谈谈随机森林和bagging的区别
boosting的其他算法：
    adaboost、gbdt、xgboost原理以及优缺点
为什么xgboost比gbdt的训练速度快
梯度下降的梯度是什么
梯度下降是局部最优吗

反问：
业务方向，因为不知道vivo的推荐算法是干啥的
对我的面试做个评估吧，没法评估侧重点不一样
哎。。。一言难尽
#vivo春招##vivo##面试题目#
全部评论
感觉问我的跟简历有关，简历上写了Kmeans++，pca,手写数字识别，就问了Kmeans，pca和卷积神经网络，代码是快排，我当天看了快排，写的比较快，20分钟就面试完了😀二面就问了一些很基础的，项目难点，如何和小组合作，压力最大的时候，有没有offer,收到多个offer会怎么做，愿不愿意北京之类的，然后说是5工作日内回复
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发布于 2022-03-16 10:04
收到了感谢信😮‍💨
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发布于 2022-03-17 11:57
3月11号的HR面，现在还没收到回复
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发布于 2022-03-16 14:23
看你的面经 。。。好像觉得我们是同一个面试官😂 当时问我你对算法了解吗？我都懵了 我心里想我不会算法数据结构我怎么答的你的笔试？？
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发布于 2022-03-16 13:48
请问是笔试过后接到的面试吗
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发布于 2022-03-11 16:46

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