腾讯机器学习面经

时长：45min1.自我介绍2.项目拷打，其中涉及：    1）冷启动的目的    2）LGB Rank 和 Classification的区别    3）Stacking的核心思想？和Bagging的区别？3.八股：    1）transformer的核心思想？    2）与CNN、RNN相比改进了什么？4.手撕：LeetCode322零钱兑换，写完说思路5.反问：    1）部门业务：做广告的    2）学习建议：面试官说我之前做cv，基础很扎实，但是缺少实习经历，这样对比其他候选人会比较吃亏，建议我找个实习（在找了在找了）

一、实习经历 KS和IV值有什么区别二、项目介绍这里我没讲清楚用的是多分类模型怎么用自适应LASSO和随机森林筛选特征 bootstrap方法介绍多分类模型的F1是怎么计算的三、模型原理随机森林怎么计算特征重要性XGBoost原理介绍XGBoost怎么计算特征重要性（答错）注：gain的计算公式cover的计算公式：4.XGBoost怎么处理缺失值5.CNN的介绍四、代码题二分法代码题，变量名写错，左指针和右指针写反。部门介绍：利用模型训练模型分供业务使用

悉尼大学数据科学专业，本科是学统计的，学校要分流机器学习和数据工程，目前选了机器学习，但感觉我机器学习赛道进大厂没胜算，因为过往实习经历都是做excel这种…大家一个比一个厉害，很想进大厂，大家有什么建议吗？

上一篇Java转测试的面经其实就能回答很大一部分人选的问题：我是学院欸，真的能进华为OD吗？真的真的可以的！上一篇面经的主人公：一年Java开发经验的公办学院本科 最后虽然是拿到的安全测试岗位的OFFER 但是入职之后真的就只能做安全测试吗 当然不是 表现够好和主管申请去开发岗位也是完全没问题的而且华为这个平台对经验不多、学历背景又不是很好的人选来说就是一个很好的选择 你要是考虑其他大厂 你也要考虑到时候真的会有HR一对一的给你辅导面试吗 通过率会很高吗 其他大厂难道不卡院校背景吗？所以如果真的考虑找一个稳定平台长期发展的话 华为OD真的是一个很好的选择 有兴趣了解华为OD的佬也可以随时私信J...