360一面挂

果不其然我这种渣渣一面都过不了(⊙_⊙) 由于没有实习,也没啥拿的出手的项目经验,面试官就问了些原理的东西。 逻辑回归与SVM推导,比较。 如何评价一个模型的好坏。 L1正则化与L2正则化的区别,AUC是用来做什么的。 随机森林与GBDT的原理,比较。 GBDT的优化目标函数。 GBDT和Xgboost的区别与联系。 随机森林如何调参。 最后来了一道算法题:求两个字符串的最长公共子串长度,子串不要求连续,即只要其先后顺序在原字符串中的顺序一致即可。动态规划,渣渣的我没想出来,挂了。 刚才查了一下这题目,感觉不简单啊,没见过的能写出来我真的要跪拜了。 面试官人挺nice的,最后还聊了聊对我以后发展的建议。 没实习没项目太可怕,算法题练的少太可怕,科研狗半路出家太可怕。ಥ_ಥ
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能面试就是大佬了
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发布于 2017-09-01 12:05
是面的机器学习吧,大兄弟
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发布于 2017-09-01 12:04
能面试已经很好了😏
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发布于 2017-09-01 12:04
你这个是数据挖掘还是数据分析啊,感觉和我当时面数据分析的好像啊
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发布于 2017-09-01 12:06
那个算法题应该说是子序列,子串连续,子序列不连续,多刷刷剑指offer吧。http://www.cnblogs.com/Ritchie/p/5927861.html
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发布于 2017-09-01 12:10
恭喜你脱离流氓公司
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发布于 2017-09-01 12:15
我也刚面完,哪里能看到挂没挂啊
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发布于 2017-09-01 12:16
***。。。为嘛我360一面一直问我nlp,然后把我挂了。。。
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发布于 2017-09-01 12:59
话说面试官前面问你的那些机器学习问题都不难吧 ,怎么觉得自己挂了呢。。。
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发布于 2017-09-01 14:55
面试官跟我聊我的论文,我还心想,会不会问我几个问题,比如楼主一样的,我心里忐忑不安。心里一直一遍一遍背诵,结果,不像楼主一样直接问几个具体的问题,跪得好彻底。
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发布于 2017-09-01 17:00

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