蚂蚁金服机器学习实习一面、二面凉经

3月20日二面更新
一面答的这么烂竟然过了,神奇。。。
赶紧发牛客转运。。


晚上二面,没有自我介绍,直接问问题(20min):
1、对于机器学习和数据分析,你具体想做什么项目?(应该是想问看法和职业规划)
2、处理/清洗过数据吗?
3、对于一般的问题你是怎么样处理特征的?
4、特征相关怎么处理?好几个特征都相关怎么处理?(后面这个没答好)
5、高维数据,其中有一维是时间,有缺失,如何处理?
6、(接上问)后面提示了随机森林,说一下RF
7、开放问题:高维数据,每个特征有标签,如何对特征进行聚类/类别划分
(P.S.感觉面试官不太开心,希望是我的错觉)


感觉这一面很工程,基本都是特征工程、数据清洗的问题,问题比较开放。没问一点点DL的东西
说实话特征工程向的东西我做的不多,经验不足,好多都是胡诌的,自己都不知道自己说的什么。
这回怕不是真的要凉了。。。
同学们都找到实习了,我很方啊😥
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3月14日一面
人生第一面,编程到最后发现不对,没时间了,面试回答的也不好,肯定凉了。。。

在线编程(30min):
(吐槽一下,共享屏幕的在线编程太不好用了,一大半时间在跳来跳去闪屏,恼火)
数组A,取某个i令A[I] 变为 -A[i],循环k次,求A的最大和

面试(大约20min):
1、介绍自己(统计专业)
2、时间序列GARCH模型知道吗
3、解释一下时间序列AR和MA模型
4、标准正态分布的一到四阶中心矩是多少
5、贝叶斯公式知道吗,什么含义
6、朴素贝叶斯和决策树的差别,各有什么缺点?再加上SVM呢?
7、知道股市收盘价,应该怎么预测


复习的完全不在点上,看的都没考,考的都没看,一个问题换一个方向,肯定是答得太差。不指望二面了。。。。
多看看专业课吧,别挂在专业课上了
#蚂蚁集团##实习##面经##算法工程师##机器学习##阿里巴巴#
全部评论
哪个方向呀
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发布于 2019-03-14 21:14
楼主是什么岗位呢
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发布于 2019-03-14 21:14
滴滴
校招火热招聘中
官网直投
感谢楼主,我也即将面。
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发布于 2019-03-14 22:45
请问楼主面的是蚂蚁的哪个部门(组)呀?
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发布于 2019-03-14 23:03
感觉知识点好偏,是根据你的简历问的吗?
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发布于 2019-03-14 23:37
编程时间复杂度是 kn吗,有没有更优的
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发布于 2019-03-15 00:53
.....好偏啊
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发布于 2019-03-15 17:12
同学23333
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发布于 2019-03-17 16:11
诶是视频面吗   怎么会有在线编程?
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发布于 2019-03-17 20:18
我也是统计专业的硕士诶 竟然数理统计还问这么多😥
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发布于 2019-05-23 09:44

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先说下,面试官挺好的哈哈,调侃下,忘记记录了😂....25分钟,15分钟问C++和项目,10分钟闲聊....感觉是不是凉了,,,项目的很多东西没问,主要自己没引导好,而且八股没开始背,面试官问的几个问题答的都不好(以下打乱顺序)[1],new 和 malloc 的区别[2],Windows下和Linux下,C++的区别,或者编译的区别1,编译器差异:1)Windows:主要有Visual C++编译器(MSVC),可以使用Visual Studio集成开发环境进行开发。也支持使用GNU编译器套件(如MinGW)或Clang进行编译2)Linux:常用的是GNU编译器套件(GCC)和Clang。通常使用命令行进行编译,也可以使用各种集成开发环境(如Eclipse、Code::Blocks)2,系统调用差异:1)Windows:通常使用Windows API进行系统调用,例如文件操作、进程管理等。2)Linux:通常使用POSIX API进行系统调用,与UNIX系统兼容,例如fork()、exec()等。3,开发环境和工具链:1)Windows:常用的集成开发环境有Visual Studio,也可以使用MinGW、Cygwin等工具链。2)Linux:开发者可以选择使用命令行工具链、各种文本编辑器和集成开发环境。4,标准库和系统库:[3],项目压测,每秒传输数据量 148万 bytes,为什么那么低1,实施负载均衡:将数据流量均匀地分配到多个服务器上,避免单点故障,并提高数据传输速度和可靠性。2,优化数据结构:使用数据库索引、缓存,加快数据查询速度[4],压测数据,环境,具体的过程是[5],常规算法都懂吗,说一下[6],实习最早什么时候可以到岗,学校/家离公司远吗[7],了解中望吗,CAD和CAx的区别,为什么想来中望[8],大一大二学了什么课程[9],为什么要投中望,对卷的定义是[10],学校课程怎么办[11],入伍经历[12],公司氛围[13],反问#中望##一面##面经##实习##C++##日常实习#
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