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一面：忘了，大概也是問基礎(chǔ)和項(xiàng)目，簡(jiǎn)單聊了聊。二面：主要就聊了一個(gè)問題，加權(quán)LR的權(quán)重對(duì)LR的影響，客單價(jià)加權(quán)單位對(duì)加權(quán)的影響，客單價(jià)的單位是元...
職位：反作弊算法一面：一個(gè)姐姐面的，機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)問問，項(xiàng)目問一下，然后問了兩個(gè)他們業(yè)務(wù)相關(guān)的場(chǎng)景，一個(gè)給定滑動(dòng)解鎖的那種鼠標(biāo)坐標(biāo)和時(shí)間[x,y,...
職位：商業(yè)化算法一面：一個(gè)小時(shí)左右，LR算法推導(dǎo)，優(yōu)化目標(biāo)怎么改成優(yōu)化廣告收益（和品質(zhì)化很像，可以參考youtube的做法），并且如果對(duì)負(fù)樣本進(jìn)...
職位：搜索算法工程師一面：感覺考核廣度，bagging和boosting區(qū)別？過擬合怎么處理？L1和L2你怎么理解的？其他記不清了，兩道代碼題，...
職位：算法工程師一面：介紹項(xiàng)目：品質(zhì)化怎么做的？提權(quán)提多少怎么確定的？你覺得這種方式合理嗎？怎么改進(jìn)？矩陣分解的方法有哪些？推導(dǎo)LR 總結(jié)：自己...
職位：信息流推薦算法工程師一面：聊項(xiàng)目，每個(gè)項(xiàng)目都會(huì)問怎么做的，兩道題，一道二分查找，一道二叉樹深度，推導(dǎo)邏輯回歸；二面：具體LR的項(xiàng)目怎么做的...
職位：信息流推薦算法一面：xgboost調(diào)參參數(shù)有哪些？和GBDT比較，權(quán)重w怎么得到的，其他也隨便問了下，主要考廣度吧感覺，外加一道算法題，反...
一面：小組長(zhǎng)面，比較看中工程能力，感覺沒面啥，問對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)了解多少，優(yōu)化算法了解嗎，了解那些召回算法？做了一道算法題最長(zhǎng)非遞減子序列二...
import rerdd = sc.textFile("xx.txt")resultRdd = rdd.flatMap(lambda line:...