美团机器学习/数据挖掘电面一面面经

楼主423号参加了美团的笔试(话说笔试真的有点劝退),楼主选择做的一般,编程题0 ac,以为妥妥的挂了。没想到56号接到电话(打过来时标记为广告推销,楼主差点挂了)约面试,约的8号下午5点。

还没到5点就在等电话,结果电话520才打过来。面试官小哥哥说了好多句对不起哈哈哈,人很好,整个面试过程大概20分钟左右,以下是具体面经。

1. 自我介绍

2. 平安实习项目介绍(一笔带过,没咋问)

3. 自己做的两个项目介绍

4. BN知道嘛?讲一下BN的原理,作用?

5. 介绍完第一个,开始问提问,介绍一个为什么用这两个网络?精度怎么样?为什么要集成?怎么集成的?集成之后效果提升了多少?

6. 介绍第二个项目,类别不平衡问题怎么解决?

7. 讲一下LRLR怎么优化的(楼主扯到了线性回归,然后他又追问了线性回归怎么优化的(梯度下降与正规方程)),楼主说了梯度下降,他好像不满意,他是想让我说极大似然估计,最后被我吹出来了

8. 极大似然与交叉熵有什么区别?(不会,求大佬解答)

9. sigmoid函数讲一下,ReLU讲一下?它们俩的区别以及ReLU的优点

10. 梯度消失,梯度爆炸讲一下?怎么解决?过拟合、欠拟合讲一下,怎么解决?

11. 看你简历上说熟悉常用的机器学习算法,对吧,讲下随机森林,随机森林的随机体现在哪里?

12. SVM的核函数了解哪些?为什么要用核函数?

13. 代码题:两数之和(Leetcode第一题)

14. 看你简历上写熟悉Keras,那TensorFlow用过吗(ps: 感觉公司好喜欢用TensorFlow,楼主面了这么多,问到框架基本全是问TensorFlow),我说了解过,不熟,用过PyTorch,然后追问PyTorch怎么上线部署的?

15. 目前拿到了几个offer,如果美团给你暑期实习的话,你啥时候能入职,能做到几月份?

16. 面试官告诉我现在收到的简历都面一下,一面完之后会对简历进行排序,再通知下一轮面试,和牛客网各位大佬一把梭直接面完的操作不太一样,可能是楼主太菜了

17. 我看你投的实习偏CV,我们这边不光是CV哦,你能接受吗?面试官说他们这主要是NLP相关,知识图谱构建、推荐系统、搜索等等

主要就问了这些,最后面试官他让我问了他几个问题。反正面试官人很好。以上供牛友作为参考(楼主投的部门是到店事业群-平台技术部)

#机器学习##面经##数据挖掘##实习##美团##算法工程师#
全部评论
同是23号笔试,6号收到面试通知,牛客视频面,hr一次发了三个面试链接,可能要手撕代码
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发布于 2019-05-08 19:30
LR不是逻辑回归吗,怎么线性回归了?
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发布于 2019-05-11 18:34
交叉熵损失函数不是由极大似然估计推出来的嘛?要说区别那就是一个对数函数的差别吧😂
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发布于 2019-05-08 18:44
美团笔试都是leetcode什么难度的 话说楼主是妹子吗
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发布于 2019-05-09 13:45
校友bd
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发布于 2019-05-09 15:07
是所有人都会给一次面试机会吗?
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发布于 2019-05-10 14:36
我好像也是那天。0AC,然后让去面试,现场三面。
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发布于 2019-05-11 10:41
啊这,标准八股文啊。
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发布于 2022-05-14 14:49

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