作业帮 机器学习算法面经
一面
- 编程题： 给定两个队列，实现一个栈的功能；
- 编程题： 给定二叉树的前序和中序序列，重构二叉树；
- 编程题： 寻找数组的最短连续子数组的长度，使得子数组的和大于等于t。
二面
1.深挖项目和基础：
- 整个项目实现细节（问了一个二分类的项目，评估标准是AUC，从数据预处理到最后模型融合全过程讲解）；
- gbdt和xgboost区别；
- 如果把不平衡的训练集（正负样本1：3）通过降采样平衡后，那么对于平衡后的AUC值和预测概率值有怎样的变化；
- 熟悉哪些常用机器学习模型；
- 对比Random Forest 和 XGBoost；
- XGBoost的损失函数是什么，节点划分准则是什么；
- GBDT算法时间复杂度；
- CNN的Batch Normalization工作原理，预测的时候怎么工作的；
2.编程题
- 给定一个大小为n*3的木板，问用大小为1*3的木板进行填充，有多少种填充方法；（斐波那契数列，动态规划）
- 求递增数组的最长子序列长度，要求子序列满足斐波那契数列；（leetcode原题，动态规划）
HR面
1.工作城市意向；
2.为什么选择回cd读研（LZ本科在天津）；
3.对作业帮公司的了解；
4.期待工资，手里其他offer情况；
5.前面的面试环节觉得怎么样，面试官问的问题是否专业，考查是否全面，有没有什么印象深刻的细节；
6.提问环节（其实主要都是HR在跟我介绍公司的情况，回答我的疑问，面试过程很nice，为HR打call）。
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