小米机器学习算法工程师面经

一面:
讲项目
特征选择的常用方法
bagging和boosting的区别
手推逻辑回归
过拟合的解决办法,以及在你的项目中怎么用的
L1和L2的区别    L1为什么能稀疏矩阵  L2为什么不能,L2为什么能解决过拟合
gbdt,xgboost模型的比较
lstm和Rnn区别
梯度消失的解决办法
手撕代码:链表反转   最大子序列和
智力题:马匹赛跑   25匹马,5个跑道,没有计时器,要找出前三名,最少要比多少场,答案是7

二面:
手推gbdt
手推xgboost
手撕代码两个有序数组,求其中位数,然后改进时间复杂度
LR和svm的区别
场景分析题,如何对新闻进行实效性分析,怎么挖特征
lstm.每个门的公式还会写吗?我说不记得😁
还有一些小问题记不清了,,,

HR面:谈薪资,开心

#算法工程师##小米##秋招##面经#
全部评论
这个赛马题见过好几次了,,还在出。
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发布于 2018-10-14 19:52
小米南京面试还没结束吗?楼主是今天面试的?
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发布于 2018-10-14 21:12
楼主给开了多少?
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发布于 2018-10-14 21:49
秒啊,lz的项目是用了集成学习吗
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发布于 2018-10-14 23:04
手推xgboost,lz大佬呀
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发布于 2018-10-14 23:29
xgboost我至今还没学懂,希望赶紧把它弄会
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发布于 2018-10-15 04:55
感谢!
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发布于 2018-10-15 11:11
楼主什么时候进行的面试?是报的北京岗位吗?   
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发布于 2018-10-15 11:29
感谢 我周五面试
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发布于 2018-10-15 11:55
给多少钱?
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发布于 2018-10-16 23:52
GBDT的推导,是指对损失函数进行一阶泰勒展开,然后写出其残差公式吗?
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发布于 2018-10-17 14:56
这个面试真是水呀
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发布于 2018-10-20 00:42
想问下现在小米是不是招的多的是研究生啊
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发布于 2019-03-13 14:04
题都是根据项目问的吗?
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发布于 2019-08-31 14:48
楼主是现场面吗?
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发布于 2019-09-24 16:33

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