字节推荐算法二面面经
1. MAP(最大后验概率)和似然函数有什么关系?
2. 什么情况下,MAP的损失函数可以用NMSE来计算?(高斯噪声)
3. 手写Multi-head Attention
4. Attention的复杂度是多少?
5. AUC是什么?
6. 推荐算法了解哪些?
7. 协同过滤的概念是什么?
8. 如果是一种普适性很强的物品(如:新华字典),怎么设计指标对它降权?
9. AUC怎么推广到非二分类问题?怎么快速计算AUC?
在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们,想拿到搜广推算法offer,简历中没有岗位对口/高质量的项目经历,会较难通过面试甚至难以进面。
同学们可以了解下算法项目辅导,在简历中增加一个高含金量的项目,助你斩获offer~
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