1.自我介绍2.一个机器学习模型的训练流程是什么样的3.怎么根据场景选择合适的模型4.知道哪些评估指标5.ROC6.召回率7.假如一个模型训练效果不好，怎么去解决8.过拟合9.做过数据标注吗10.正则化是什么11.了解过大模型吗追问：你用过哪些大模型追问：你微调过哪些数据追问：怎么微调的，开源框架还是云服务器追问：微调效果不好怎么办

无项目拷打，无手撕，秒挂1.自我介绍2.你了解什么机器学习算法，介绍一下原理追问：知道核函数吗，有什么用3.了解树模型吗，介绍几个4.决策树是怎么分裂特征的5.知道随机森林吗6.bagging与boosting的区别7.知道熵吗追问一个场景题，两个集合中哪个熵更大8.用过数据库吗追问，一些简单的数据库操作，好久没看sql了，给自己气哭，都是简单的查询语句9.你在科研过程中遇到过什么自己解决不了的事闲聊：实习多久，base北京反问

不是测评也能挂人啊，还是简历挂了

都是问简历上的一些基础问题，时间有点久不太记得了1.自我介绍2.xgboost原理3.缺失值怎么处理的4.数据不平衡问题怎么解决5.F1分数怎么计算的6.svm原理7.介绍一下transformer8.注意力机制怎么计算的9.介绍一下lstm10.了解过什么数据库吗无手撕反问

1.自我介绍面试官特别喜欢问xgboost2.你提到缺失值处理，不处理会有什么影响答：xgb虽然能处理缺失值，但是填充一下会比较好追问：你有对比过处理和不处理的情况吗，会涨指标吗（没有对比）3.继续追问：xgb怎么处理缺失值的答：将缺失值分别放在左右子树，求一个什么指标，忘了😭4.xgb一般调哪些参数5.你这个模型融合是怎么做的，你还有其他融合的方法吗6.你计算auc了吗7.lstm输入的数据是什么样的8.lstm一般调什么参数手撕：力扣第一题两数之和，暴力解后追问有什么更快的方法（不知道）反问基本磕磕巴巴的，很多没答上来，大概没后续了

我记得三道题有两道题很简单，通过了100%😭😭这咋还给我挂了