2020春招实习|paypal|数据科学家面经
paypal data scientist岗，3月投递，4月3号面试，连续面，给2个小时面试时间。一面40分钟，二面面试官鸽。面试总体不难，问的问题也比较简单。
一面问题比较基础和简单，面试官要求的答案简短精确。面试官提出我回答问题不准确，绕半天才能到点子上，这是需要改进的点。
首先是英文自我介绍，然后切成中文。
为什么选择PayPal
介绍自己的项目
接下来是算法问题：
- 说一下什么是神经网络
- 卷积层的作用：提取特征
- 为什么使用多层卷积？
- 残差网络的作用，为什么残差网络可以避免梯度爆炸？
- 什么是过拟合？
- 神经网络中过拟合解决方法？dropout，early stopping，增加数据集
- dropout思想？集成思想
- 随机森林和GBDT思想？ Bagging 和boosting。
最后礼节性的有什么问题？
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