【面经】滴滴-算法实习生(已ol)

一面:
自我介绍
盘问项目,主要是在学习课题组做的网约车相关的项目,侧重于盘问关于神经网络训练方面的内容,在训练过程中有没有遇到过拟合的情况?详细描述这种情况?你认为过拟合的原因是什么?怎样解决?优化的指标是什么?模型求解的效果如何?
遗传算法相比较其他启发式算法的优缺点?
对常用的机器学习模型的了解如何?
了解过决策树模型吗?简述随机森林算法和XGboost的区别?
是否了解过用神经网络来进行时序预测的方法?
手敲冒泡排序
最后出了一个数学题,一根长为1的木棍,截为三段,问组成一个三角形的概率是多少?(差点给我难住)
随后面试官介绍了组里的业务职责,询问了到岗时间等
反问:简单评价我今天面试的表现 答:基本满意,时序预测和RNN方面需要再学习下

一天后约了二面:
自我介绍
第一个项目(深挖):
项目的痛点是什么?怎么解决?这种解决方法有什么好处?
聚类为什么聚成5类?采用什么方式聚类?用了什么距离来比较两个时间序列的相似度?
上一问回答了动态规整距离,然后就问这个距离具体是怎么计算的?为什么要采用这种方式?
模型的可解释性怎么体现?
第二个项目(大致聊了聊):
车间调度的项目,大致问了项目背景,目标函数和约束条件
反问:进组之后可以接触哪些业务?
大致介绍了一下进组后的业务,对实习生的要求之类的
其他还问了一些未来职业发展的方向、平时的爱好等

二面结束15分钟后,收到了hr的口头offer
#滴滴# #算法实习#
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