美团到店数据挖掘算法一二面经

没想到被捞这么快，我学数学出身，编程基础极为不扎实😂😂，上周六笔试四道题加一起 ac 没到1

一面 27号 下午两点
问实习项目，用了啥算法，解决啥问题
介绍小项目，引申问了如下问题：
xgb lgb 区别
xgb 怎么处理过拟合
介绍 w2v
数据不平衡怎么处理
xgb 怎么调参
FM LR 的区别 FM 的计算复杂度
介绍 Wide  & Deep 和 deepFM，有啥区别，有啥优势
介绍 self-attention 计算，为什么用多头注意力
bi lstm 优势，与 transformer 效果上的区别
cnn 模型都用过哪些

代码题 位运算实现加法，直接说不会😪
换了个 力扣第二题， 好久没做了，做的稀烂
反问
本来以为凉了，结果面试官直接问我四点有没有空，等下一轮面试

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二面(35min) 看样子应该是个小主管

聊实习
实习项目用 spark 所以编程题让我写了个 RDD 的操作，不难，但是一直 map  filter  reduce 啥的复杂度太高，被diss
w2v 怎么用的
xgb rf 区别(bagging  boosting)
CART
C4.5
ID3
一直在问树模型，基尼系数，MSE，熵之类的
好久不看李航了，真记不太清楚

反问
然后就到这了，让我等消息

许个愿，不知道一共几轮，好想有个 offer 啊
啊啊啊啊啊啊啊感觉全天下就我没有 offer 了#美团##数据挖掘工程师##面经##算法工程师#