小米算法一面凉经
35分钟视频面。面试官是个年轻小哥，所以也没咋紧张。
1.自我介绍，介绍项目。
2.AUC，ROC含义。
3.大数据框架用过吗。
4.深度学习中过拟合处理，BN和dropout。传统机器学习中呢?
5.缺失值如何处理，什么情况下均值、众数，什么情况下丢弃特征。
6.如何判断哪些特征是重要的，特征重要性如何计算。step-wise.
7.诸如ID类的特征如何处理，编码方式one-hot还是其他的，高维时？什么样才算高维，有没有界定？
8.项目用到的数据，你在处理机器学习问题中，数据集如何划分，或者对一个到手的问题，如何处理有什么方法论？
9.如果数据非常少，应不应该如此划分？知道bootstrap吗？为什么要进行包外估计？
8.面了25分钟左右，开始写代码，出了三个：sqrt，说了牛顿逼近的思路，不会写。 求集合的所有子集，DFS，不会写。 老哥说给你个简单的起码写个一道吧，说top K，知道用partition或者堆排，不会写，放弃。凉。
总结：算法的问题都比较基础，没听过的瞎特么扯也能扯一点，但是编程不会是真的脑壳疼啊。求平方那道题上午才看过下午就忘了，最后心态已经炸了，听到top k直接说了思路说不会写，挂完视频想想我tm写个sort再返回最后k个也好啊，有点不应该，还是多写点代码吧，加油！
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