#滴滴# #滴滴面经# 我觉得滴滴面试官是我面过最有水平的
一面50min
问项目,问gan和vae的区别(我论文用了gan,对比他们的区别不是我论文的重点,的确不太熟悉,所以没看过,答得不太好)
问推荐常用方法,YouTube net,介绍fm,deepfm,最后说道deepfm embedding的fm侧和deep侧区别,我记得是同一个呀
code:有一个数组和target,你可以对每个数组设置正负,求有多少种设置组合使数组和为target
二面 30min
问项目,又问了vae和gan,我吐了
code 环形打家劫舍
三面 60min
1.逻辑回归怎么推导的,其和极大似然的关系,它的损失函数是什么,为什么用这个损失函数?
2.优化器sgd和adam,我从反向介绍公式,然后面试官让我从正向思考 已经有了sgd,为什么要设计adam?然后我又正向介绍为什么会改进出这么一个优化器。
3.正则化,一阶二阶正则服从什么分布,从分布角度考虑为什么一阶正则会稀疏
4.问论文
5.auc,f1,recall,precision对正负样本比例是否敏感?如果有两个模型,一个随机预测,一个全预测为负,这些指标有什么变化?那你觉得现在他们还对正负样本敏感吗?
6.假设推荐中去除item侧信息,auc怎么变?在这个情况下,出现线上线下不一致的原因?怎么解决不一致?
许愿oc