贝壳机器学习算法面经
国庆刚过就接到了淳儿姐的offer call，开心。写个面经，机器学习算法工程师。
一面，基础面：
1.precision和recall的定义和公式；
2.不平衡数据集的适用指标有哪些；
3.AUC、ROC的定义、实际意义、画法；
4.画ROC曲线，依照曲线上某点解释意义；
5.除了修改mercy，还可以用哪些方法来处理不平衡数据集；
6.写贝叶斯公式，解释先验、似然、后验；
7.写vc dimension的公式，解释其意义、作用；
8.简单介绍神经网络和CNN，介绍一下CNN对NN的改进之处；
9.介绍inception、VGG、Resnet；
10.为什么VGG要使用小的kernel代替大kernel；
11.目标检测RCNN系列介绍；
补：介绍HMM模型，手推前向后向算法
12.手撕代码，剑指offer原题，分析时间复杂度；
13.场景应用题，我用了simnet解决；
14.simnet介绍；
15.有什么问题问他；
二面，感觉面能力：
1.自我介绍；
2.项目介绍；
3.挑了三个项目详细介绍了使用的方法、思路等等；
4.深度学习与传统方法的区别；
5.深度学习和机器学习各自的适用场景、举例说明；
6.在CV中用到的机器学习方法介绍；
7.对CV、NLP和ML的偏好、看法；
8.找工作时对公司哪个方面更加看重，为什么要来贝壳面试（汗）；
9.有什么问题问他；
三面hr面，姐姐超漂亮，一切和谐顺利，聊得很开心，感觉过了CVTE的hr面之后，其他公司的hr面都是so easy难度的。
S面是boss面，聊的项目和学校生活经历。
嗯...贝壳面试体验很好，但当时连现场的吃的都没好意思吃，饿着肚子面了一下午，更不用说搭讪了，后悔，没有去要小姐姐们的微信
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