面試體驗(yàn)不錯(cuò)，就是等的時(shí)間有點(diǎn)久，一面等了一個(gè)小時(shí)，二面等了一個(gè)半小時(shí)。

面試一共三輪：兩輪技術(shù)面+一輪hr面

結(jié)果7-10個(gè)工作日出，然后畢業(yè)生去貝殼有租房的福利，新人入職的話會(huì)有暴走活動(dòng)、王者榮耀等活動(dòng)。

一面：
1、先考一個(gè)二分查找，用python寫
2、用python實(shí)現(xiàn)一個(gè)讀文件，同時(shí)對(duì)每一列特征進(jìn)行最大-最小值標(biāo)準(zhǔn)化，再將數(shù)據(jù)寫回文件
3、一道hive題，題目有點(diǎn)忘記了
4、用tensorflow實(shí)現(xiàn)線性回歸，主要考察的是一個(gè)tf的一個(gè)實(shí)現(xiàn)思路
5、leetcode42題，題解在：https://leetcode.com/problems/trapping-rain-water/solution/，我用了第二種方法解決，面試官說沒問題。
6、決策樹的實(shí)現(xiàn)、ID3、C4.5、CART，把公式要記好
7、CART回歸樹是怎么實(shí)現(xiàn)的
8、CART分類樹和ID3以及C4.5有什么區(qū)別。我回答的是CART只能是二叉樹
9、剪枝有哪幾種方式
10、樹集成模型有哪幾種實(shí)現(xiàn)方式：Bagging和Boosting，回答過程中又問到了很多細(xì)節(jié)。隨即森林的隨機(jī)體現(xiàn)在哪些方面，AdaBoost是如何改變樣本權(quán)重，GBDT分類樹擬合的是什么？等等。
11、介紹滿減神器項(xiàng)目

一面主要考察了樹模型，同時(shí)第一次在面試中直接手撕tensorflow、numpy和hive sql代碼。

二面：
1、介紹項(xiàng)目，問了一些關(guān)于美團(tuán)-滿減神器的東西
2、一道二分查找相關(guān)的題目，面試官說獨(dú)家題目，需要我保密，這里就不貼出來了

三面-hr面：
1、你找工作主要看重的是什么？
2、介紹滿減神器項(xiàng)目
3、你手里有offer了么？
4、你在項(xiàng)目中的不足之處有哪些？
5、你最期望的工作方向是什么？

差不多就以上這些，回去還蹭了一個(gè)KFC漢堡，美滋滋！