美團 890人分享
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先自我介紹，面試官針對簡歷提出一些項目的問題，針對項目具體的點進行詢問，問了一些數學的題目。一些傳統的算法的理解
面試官問的面試題： 1.介紹了一下項目中用到的目標檢測Faster rcnn的具體介紹。rpn是怎么產生候選區域的？
2.在神經網絡的訓練中，自己做了哪些調整？
3.介紹了一下cnn，介紹一個平移不變性。
4. ReLU激活函數的作用？
5、多分類怎么度量訓練的結果，mAP代表的是什么，還有其他的評價指標嗎？說了ROC曲線。
6. 簡述一下邏輯回歸，寫一下邏輯回歸的損失函數。
然后問，邏輯回歸的輸入，比如給定是否出門，給定一個天氣：有三個值：晴天、陰天、下雨。怎么把這個作為邏輯回歸的輸入？（怎么把文本處理成向量？）
7. 出了一道數學題，一個一維的向量β；兩個n維的向量x，y；求：。
8. 求1-10000之間的質數，寫了個小程序，問時間復雜度，可以怎么優化？
9. 問對樹有沒有了解，大概說了一下決策樹，還有隨機森林，說隨機森林可以一定程度的避免過擬合，問背后的原理？
10. 邏輯回歸和決策樹的區別
11. 問了解GBDT算法嗎?