美团-校招-推荐算法面经

自我介绍
过项目,也是问的比较细
为什么要用强化学习,这个问题还能怎么解决,强化学习好处是什么
EE有哪些别的方法,汤普森采样和UCB分别适用什么场景
你还知道哪些CTR预估模型,你都用过哪些
GBDT+LR的设计理念是啥,为啥要这样设计,为什么不用RL,而是GBDT
如果几个标签非常相似,如何把他们归为一类

算法:
给一个数组,找出最小的K个数
用了堆排序O(nlogk)
有没有更快的方法
计数排序,但是空间复杂度高
#美团##校招##算法工程师##面经#
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聚类可以吗
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发布于 2020-08-26 18:24
楼主,请问汤普森采样和UCB分别适用什么场景?怎么感觉这俩的应用场景没区别啊😂
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发布于 2020-08-28 22:09
RL是啥
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发布于 2020-09-05 11:31

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10-28 11:04
已编辑
美团_后端实习生(实习员工)
一个2人:我说几个点吧,你的实习经历写的让人觉得毫无含金量,你没有挖掘你需求里的 亮点, 让人觉得你不仅打杂还摆烂。然后你的简历太长了🤣你这个实习经历看完,估计没几个人愿意接着看下去, sdk, 索引这种东西单拎出来说太顶真了兄弟,好好优化下简历吧
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