闲来无聊,发一个加州湾区的DS面经,和国内的面试题差别挺大的。
1.对于下列预测分类任务,AUC是不是评价模型的好指标,为什么?1. 预测一张图片是否显示了一只猫。2. 判断一辆汽车是否存在罕见但非常严重的制造缺陷。
2.您正在建立一个模型来检测一种罕见的属性(称之为 Prop),这种属性只影响不到 0.1% 的网页。您可以使用哪些技术来确保您建立的模型不会偏向于假阴性?
3. Softmax方程作为神经网络的激活函数有什么好处?
4. 描述一个你需要预测未来需求的项目,具体建了什么模型,效果如何? 追问:如何保证模型的效果能够持续?
5. 描述一次你需要在ddl提前的情况下完成任务,你具体是怎么做的。
6. 描述一个你和同事有意见冲突的例子,你是怎么处理的。
总结:要么是很硬核的技术问题,要么是各种情景问题要你讲故事。国内DS岗位好像很少让你讲情景故事?