探探-推荐算法-日常实习面经

一面:
1. 对推荐算法大概有多少了解

2. kaggle比赛用了什么模型,做了什么优化

3. 你是如何把几个模型的分数做融合的

4. 如果这个权重也作为一个变量参与到训练,这种方式和你手动调参相比会有什么样的差异呢
这题我回答的是串行训练会更多耗时,但是参数精度会提高效果会更好,但是总觉得还是没答到点子上

5. 随机森林的具体运行过程

6. 如何判断过拟合和欠拟合,怎么解决

7. 如何解决梯度消失和梯度爆炸

8. 如果有梯度消失或者梯度爆炸,你发现你的神经网络已经很深了,你是要继续加深还是减少呢,为什么要这么做
这题我回答的是减少,因为梯度消失问题和梯度爆炸问题一般会随着网络层数的增加变得越来越明显

手撕(自有IDE)
1. 无重复字符的最长子串,lc原题。
2. 判断输入的数据将会被插入哪个桶,一道二分,类似于搜索插入位置,lc改编。

二面:
1. 说一下LR里面正则项的原理是什么?为什么加了正则项就能去过拟合呢

2. 一方面你要学这个参数,一方面你又限制学,不是矛盾的吗?

3. cross validation,带有cross validation的训练步骤说一下
注意cross validation调的是超参,当时嘴瓢了

4. Kaggle竞赛规模,说一下你用的trick,为什么这个trick能work?

5. 你对cnn这个模型本身有什么了解?为什么传统的mlp在图像上没有什么效果呢?

6. 说一下对transformer的认知和理解

手撕(自有IDE)
题目:给定两列,都是user_id,每一行都是一个好友关系,输入一个user_id,找出跟这个用户共同好友数最多的那个人

#探探##日常实习##面经#
全部评论
斯坦福✌️去探探实习嘛
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发布于 2023-10-04 14:44 江苏
大佬kaggle比赛是什么牌子
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发布于 2023-10-08 00:01 黑龙江

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老粉都知道小猪猪我很久没更新了,因为秋招非常非常不顺利,emo了三个月了,接下来说一下我的情况吧本人是双非本 专业是完全不着计算机边的非科班,比较有优势的是有两段大厂实习,美团和字节。秋招面了50+场泡池子泡死的:滴滴 快手 去哪儿 小鹏汽车 不知名的一两个小厂其中字节13场 两次3面挂 两次2面挂 一次一面挂其中有2场面试题没写出来,其他的都是全a,但该挂还是挂,第三次三面才面进去字节,秋招加暑期总共面了22次字节,在字节的面评可以出成书了快手面了8场,2次实习的,通过了但没去,一次2面挂 最后一次到录用评估 至今无消息滴滴三面完 没几天挂了 所有技术面找不出2个问题是我回答不上来的,三面还来说我去过字节,应该不会考虑滴滴吧,直接给我干傻了去哪儿一天速通 至今无消息小鹏汽车hr 至今无消息美团2面挂 然后不捞我了,三个志愿全部结束,估计被卡学历了虾皮二面挂 这个是我菜,面试官太牛逼了拼多多二面挂 3道题也全写了 也没问题是回答不出来的 泡一周后挂腾讯面了5次 一次2面挂 三次一面挂,我宣布腾讯是世界上最难进的互联网公司然后还有一些零零散散的中小厂,但是数量比较少,约面大多数都是大厂。整体的战况非常惨烈,面试机会少,就算面过了也需要和各路神仙横向对比,很多次我都是那个被比下去的人,不过这也正常,毕竟谁会放着一个985的硕士不招,反而去招一个双非读化学的小子感觉现在互联网对学历的要求越来越高了,不仅仅要985还要硕士了,双非几乎没啥生存空间了,我感觉未来几年双非想要进大厂开发的难度应该直线上升了,唯一的打法还是从大二刷实习,然后苟个转正,不然要是去秋招大概率是炮灰。而且就我面字节这么多次,已经开始问很多ai的东西了,你一破本科生要是没实习没科研懂什么ai啊,纯纯白给了
不知名牛友_:爸爸
秋招你被哪家公司挂了?
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