《数据挖掘》专题

10单选 忘了看多少分/道 10多选 2’/道，部分对给1/3分数 编程1 15‘ AC 编程2 20’ 62% 编程3 25‘ AC #米哈游23秋招笔试心得体会#

前面都是选择，一些机器学习和概统的题。 就一道编程，是剑指offer里面的滑动窗口最大值，hard。 做的时候也是用C++做的。。然后一运行发现不能运行，才看到限python语言 结果就是python不怎么熟悉，尝试了一下直接溜了 已经寄了 #美的笔试#

1.自我介绍2-3分钟 2.常用的监督算法有哪些？ 3.常用的无监督有哪些？ 4.实际建模的经验？详细介绍下 5.深度学习LSTM架构介绍？ 6.怎么理解梯度爆炸？解决的方法有？ 7.介绍下LightGBM的超参数都有哪些？ 8.父母同意来成都工作吗？ 9.怎么看待加班和出差？ 10.有考公、读博的意愿吗？ 10.反问（我反问了贵公司出差和加班情况。HR回答加班周二周四周六晚上7-9点加班，会轮班

测评（9.17） 常规测评，比较简单。 笔试（9.21） 选择题+3道编程（1道sql，两道Python） 技术一面（10.22） 项目、竞赛深挖 sql数据处理 attention的原理 Hive用没用过 l1、12的作用及原理 AUC是什么，达到多少算不错？ 反问部门业务 面试官说，已通过初面，留意邮件 技术二面（10.22） 介绍风控项目 linux如何修改文本文件？ linux如何查看调度

1.项目 介绍了一下快手实习 2.code 判断五子棋是否有人赢 3.八股 无 感觉kpi了，面试官在玩手机，对项目也不是很感兴趣，没怎么细问

15号面的都过了好几天，还没有结果  项目深挖+基础算法题+（HR？）  1.项目基本上就是深挖实习经历  2.基础算法题就问了个bert  3.接着就是问自己存在的优缺点啥的  然后反问 （问了具体业务巴拉巴拉） 总共30分钟左右的面试时间   许愿许愿

笔试 逻辑，机器学习算法 0418 面试 15min, 1hr 和 1工作人员，迟到了10min 毕业设计，混沌学相关，检测混沌性质，在工程有什么用处 问了一下数学建模国赛，简单介绍了一下。 类似零售部门，过去主要是业务，没什么技术 0419 2次测评，新的题目 0421 挂了----没过，感觉做的不差，希望不让我过的话，别面完又让我做测评#美的集团##暑假实习##数据挖掘#

我都不知道我报名过莉莉丝 大概是boss上投的 题目 单选 多选 填空 编程 sql 选择题都是数据挖掘相关的 蒙了个7788 编程题 dfs ak sql 很难啊 不是简单sql 搞不定 乱写一个 反正不用编译 这是没规定时间的笔试 什么时候打开什么时候做

#百度面经# 个人情况：23届，211硕，大数据开发，数仓，入职即被裁，找工作ing... 今天面试了百度搜索的数据挖掘岗位，面试官超级nice，先大概讲了岗位情况，问下意向，由于我之前想的最长远的发展路线就是先搞底层技术，再搞分析，最后能转挖掘的话更好，就说还OK，就接着面了，一共五部分 1. 统计学 早还给老师了 2. AB实验 只听过名字 3. 机器/深度学习 知道的太基础了，没法应对面试

感谢团子解救，笔试面试实在太累了，暑期就到此为止吧

顺丰-大数据挖掘与分析（2021秋招） 顺丰一面： 1.深挖实习，指标体系如何建立，各项指标的权重如何确定 2.逻辑回归算法的原理 3.谈谈对ABtest的认识 4.sql排序窗口函数的区别 顺丰二面： 1.深挖实习，预测为什么选用随机森林算法，如何调参 2.论文项目，简单介绍 3.了解哪些机器学习算法 4.反问 顺丰hr面 1.实习中遇到的困难，如何解决 2.过往经历中，你认为最困难的问题，你是

第一次写面经，楼主双非硕 10月12日投递 10月14日测评 10月15日群面 （除了我以外都是92硕，瑟瑟发抖……） 给出一个具体的场景，无领导小组讨论给出一个技术方案，然后hr问每个人两个问题，为什么投递这个岗位，为什么选择广州 10月15日下午，笔试 时间半小时，题目类型包括单选，多选，不定项选择，两个简答题 10月20日技术面 首先问项目，还是问得比较细，我有个工程项目，涉及到了硬件，面试

这是一本用于学习基本数据挖掘知识的书籍。大部分关于数据挖掘的书籍都着重于讲解理论知识，难以理解，让人望而却步。不要误会，这些理论知识还是非常重要的。但如果你是一名程序员，想对数据挖掘做一些了解，一定会需要一本面向初学者的入门书籍。这就是撰写本书的初衷。

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸 就业zixun可私。 先说一下，顺丰这个测评还挺有意思，比别的家**行测和性格测试有意思多了。而且确实感觉更能测出来东西，推广！ 顺丰整体面试难度低，好像工资也挺低。不知道福利待遇啥的咋样。 面了半个多小时，难度一颗星。 1 自我介绍 2 项目介绍 科研结束 实习介绍 3 讲一个做的最好的项目。背景是啥，业务是啥，咋做的，为什么这么做，为什

1. 手撕，给出中序遍历和后序遍历，构建树 2. 介绍树模型，（GBDT，XGBoost等） 3. 项目为什么用XGBoost 4. 介绍LR 6. XGB和LR的区别，各适用哪些场景。 7. 项目中Lovain算法是个什么算法。 8. 项目中使用的评价指标 9. 准确率有什么缺点和问题 10. AUC 11. 优化算法 12. 激活函数 13. 特征提取方法？ 14. CNN和MLP区别，CNN