美团 机器学习/数据挖掘 算法工程师 面经（已意向）
本来是在北斗计划投递的上海的视觉AI，后来HR联系我说能不能换成机器学习方向，我同意了，所以是机器学习/数据挖掘方向。后来才知道是美团的网约车业务。
无笔试，一共是二轮技术面和一轮hr面。
一面 8.18
1. 介绍部门工作，问是否同意该方向。
2. 自我介绍
3. 讲项目
4. 对传统的机器学习算法了解吗
5. 过拟合方法
6. X,Y服从0-1的均匀分布，问min(x,y)的期望
7. 旋转数组找目标，磕磕绊绊写了好久写出来的
二面 8.24
1. 自我介绍
2. 将项目，问项目最难的点在哪里
3. 正则化的手段有哪些？先答了L1 L2。后来问正则化的概念是什么，回答说是为了减小经验风险和泛化风险的差距，然后从VC维和过拟合的角度回答
4. 对传统的机器学习熟悉哪些（SVM和随机森林），介绍一下随机森林（讲了实现，本质是什么，优缺点）
5. 做题，一个数开根号，有小数点要求。（我用二分法做的，先把待开根号的数乘以 1/小数点 的平方，再按普通的二分法计算），面试官好像不是特别满意，因为可能确实有精度上问题（如果开根号的数变换完太大了的话），其实可以用牛顿法做，但是我不记得公式了
6. 概率题，一个长度为1的线，随机取两点截断，问能构成三角形的概率（一开始用XY直接代表截断点离起始点的距离，然后中间条件太多写错了。后来指导下换成直接表示两段线段的距离，很顺利列了三个式子，求出为1/4）
7. 继续问概率，半径1的圆内均匀随机取一点，该点到圆心的距离的期望是多少？ 没答出来，让我回去想想查查
应该这么算：
f_0^1 2π*x/π*1^2 * x dx = 2/3
因为原始计算是：f p(x)*x dx，而落在距离圆心为x距离的点的概率是 圆弧带的面积/总圆的面积，圆环带的面积是2*π*x，
因为：一般而言，概率密度函数等于分布函数的导数(有奇异点或者非常特殊的分布函数除外)。本题分布函数按面积均匀标准即距离圆心小于等于x的面积，其导函数是微圆环面积。
1. 介绍部门工作，问是否同意该方向。
2. 自我介绍
3. 讲项目
4. 对传统的机器学习算法了解吗
5. 过拟合方法
6. X,Y服从0-1的均匀分布，问min(x,y)的期望
7. 旋转数组找目标，磕磕绊绊写了好久写出来的
二面 8.24
1. 自我介绍
2. 将项目，问项目最难的点在哪里
3. 正则化的手段有哪些？先答了L1 L2。后来问正则化的概念是什么，回答说是为了减小经验风险和泛化风险的差距，然后从VC维和过拟合的角度回答
4. 对传统的机器学习熟悉哪些（SVM和随机森林），介绍一下随机森林（讲了实现，本质是什么，优缺点）
5. 做题，一个数开根号，有小数点要求。（我用二分法做的，先把待开根号的数乘以 1/小数点 的平方，再按普通的二分法计算），面试官好像不是特别满意，因为可能确实有精度上问题（如果开根号的数变换完太大了的话），其实可以用牛顿法做，但是我不记得公式了
6. 概率题，一个长度为1的线，随机取两点截断，问能构成三角形的概率（一开始用XY直接代表截断点离起始点的距离，然后中间条件太多写错了。后来指导下换成直接表示两段线段的距离，很顺利列了三个式子，求出为1/4）
7. 继续问概率，半径1的圆内均匀随机取一点，该点到圆心的距离的期望是多少？ 没答出来，让我回去想想查查
应该这么算：
f_0^1 2π*x/π*1^2 * x dx = 2/3
因为原始计算是：f p(x)*x dx，而落在距离圆心为x距离的点的概率是 圆弧带的面积/总圆的面积，圆环带的面积是2*π*x，
因为：一般而言，概率密度函数等于分布函数的导数(有奇异点或者非常特殊的分布函数除外)。本题分布函数按面积均匀标准即距离圆心小于等于x的面积，其导函数是微圆环面积。
hrbp面
1. 自我介绍，然后稍微问了一点项目的问题，然后介绍说网约车的部门里关于视觉的项目比较少
2. 再问了下为什么同意换成这个方向
3. 3-5年的职业规划
4. 是否有其他意向，会怎么选择（围绕职业规划说的）
5. 问为什么不选择其他大厂（因为我太菜了唉）
5. 反问
#美团##算法工程师##面经#
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