面经详情

昨天一面，2个面试官。3个阶段，第一阶段：自我介绍，第二阶段：面试官提问，第三阶段：答疑。问的问题的话，有问研究生期间的研究方向，用了哪些模型，做了什么数据预处理。还有bagging，boosting，stacking的区别。简单讲讲xgboost。正则化的作用。为什么想面试这个工作。...查看更多

自我介绍之前的经历的话其实是经济金融会计方向，为什么最后会选择来数据分析，数据分析现在蛮卷的。用户流失预警模型是怎么做的（项目经历）在构建模型的时候最关键的特征是什么？怎么看逻辑回归给出的table，怎么去解释每个变量的变化对目标造成的影响。逻辑回归的损失函数随机森林和XGBoost的区别XGBoost的损失函数主成分分析的原理以及我们会怎么对应用它说一个简历当中觉得做的特别好的项目针对我说的项目，如果要进行AB实验的话，会怎么设计？（这块延伸了很多）SQL的三种排序方式及其区别数据行转列，一个格子里是1，2，3，4，5转成一列12345...查看更多

1.自我介绍2.哪个项目经历收获比较大，有没有数据支持3.项目难点，具体怎样实施4.项目为什么选择采用xx方法/模型5.relu相比sigmoid的优点6.学习率怎样调整的，过大或过小有怎样的影响7.参数初始化是怎样的方式，可否全部初始化为08.sql查询每个班级最高分数姓名9.sql中count(1)和count(字段)的区别10.python数据结构有哪些，哪些可变11.python深复制和浅复制的区别...查看更多