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人工智能面试一般,共4轮面试
一面:
  1. 面试官做推荐系统的 LR和SVM的区别(写出各自目标函数)
  2.  讲讲决策树(讲了三种决策树及分支点选择策略:手写信息增益和基尼系数等) 
  3.  过拟合(我结合SVM的参数C讲的) 
  4.  boosting方法(先讲了总的boosting方法,然后讲了gbdt,手推其原理)
  5.  讲讲word2vector AUC及其几种用途 
  6.  结合我做的一个比赛项目讲了woe和iv,缺失值处理,集成方法,特征工程 
  7.  问了一个列表里面有很多英文单词,怎样选出频率出现最高的前几个词(这个没答好我开始以为是一到算法题,
  8. 后来再提示下差不多答出来了:python里先用set处理后用字典储存) 
 二面交叉面:
  1. 面试官做大数据的 问了我的实习经历(之前在一家AI医疗公司做CV,主要是器官和肿瘤的语义分割) 
  2.  问我最近看过的论文:答的是capsule和google的一篇用FFN做细胞分割的论文,
  3. 然后让我讲了capsule 然后问了CV和机器学习的不同点 我这里二面没有手撕代码
 hr面:
  1.  更像是聊天,遇到的挫折,自己的优点和不足之类的。

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