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阿里机器学*七面面经

发布时间:

由于工作地点选在北京,HR沟通后要求去现场进行面试。


一面(现场面)


由于现场面大部分原理都需要手写解释。


1、监督学*非监督学*啥区别,word2vec 属于啥类型


2、xgb,gbdt啥区别


3、l1,l2正则原理、区别


4、xgb中l1正则怎么用的


5、python 中 list 底层怎么实现


6、list dict有什么区别


7、手写对dict排序


8、介绍项目,从项目中又问了一些


二面(现场面)


二面大哥是临时叫来的,没看过我的简历,就对简历中的项目进行探讨,讨论了一下实现的方式。


三面(现场面)


1、自我介绍


2、介绍项目


3、集成学*介绍(boosting bagging stacking原理)


4、stacking blending区别


5、分析为什么使用xgb(提示,从特征维度,样本维度等进行比较)


6、过拟合的判断方法


7、过拟合如何解决


8、概率题X是一个以p的概率产生1,1-p的概率产生0的随机变量,利用X等概率生成1-n的数


9、手写代码 两排序链表合并


四面(现场面)


1、自我介绍


2、介绍项目


3、手写代码 数组中第k大的数


4、构造堆的时间复杂度


五面 交叉面(视频面)


1、自我介绍


2、*时成绩


3、python 中 key-value的数据结构


4、dict底层如何实现


5、如何解决哈希冲突


6、非监督学*举例


7、解释k-means原理


8、距离的计算方法


9、监督学*模型如何选取


10、场景题 知道所有信息,为用户推荐饭馆


11、算法题 两个300G的大文件,求两个文件的交集


六面 HR面(电话面)


1、自我介绍


2、拿了哪些offer,为什么选择阿里


3、有哪些优缺点


3、性格如何,性格上有什么缺点


4、学*有什么收获,面试有什么收获


5、薪资有什么要求


七面 总监面(现场面)


总监面史上最难,全程懵逼,每个问题问到不会为止,面试时间大约持续2小时。


1、大概介绍项目


2、详细介绍论文,我的论文方向是交通,就二面面试官稍微讨论了一下,总监大佬让逐一介绍创新点,每一个点讲到逻辑清楚为止


3、介绍比赛,问题都是从比赛,项目展开


4、详细分析xgb原理,怎么选分裂点,为什么用二阶泰勒展开,xgb里面正则项怎么表示。L1,L2正则区别(我用概率跟最优化理论分析完,总监大佬又让我从梯度下降解释为什么L1稀疏),


L1正则如何求梯度。xgb,gbdt区别,gbdt为什么用梯度,用梯度什么好处。最后问了问团队怎么分工。


5、算法题 数组中和最大子序列


问了好多细节,大概就记得这些。


希望大家都能找到心仪的工作~~




作者:sosilent


本文来源于牛客网


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牛客网(www.nowcoder.com)


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