高德地图机器学习岗位面试问题

下午要面高德地图机器学习岗，所以找了篇面经来看。

转自：https://blog.youkuaiyun.com/u010430471/article/details/78320587

高德地图机器学习岗位面试问题
今年8月底校招找同学内推阿里高德地图部门的机器学习岗位，经历了三次专业面试和hr面试，分享被问的问题，可能还有些问题遗漏了。

一面
主成分分析方法的原理，会不会推导
L1和L2正则化的区别，为什么会产生这种区别，会不会推导
讲解下集成方法boosting、bagging、stacking
讲解下随机森林的原理以及boostrap思想
机器学习中过拟合的解决方法
讲解自己做的机器学习项目
给一个整数n，如何以最快的方法求出其整除1、2、3、…、n后的和
然后问了些python的基本内容，如b=a在内存中是一个还是两个，numpy根据list生成对角矩阵，python中如何生成包含空list的list，以及这个list在使用过程中存在的问题。

最后问了个和出行相关的问题，如何根据每一天的轨迹确定该条轨迹是出租车产生的还是公交车产生的。

一面聊得时间最长，刚开始信号超级差，最后加的微信语音聊天才清楚，有一个多小时吧，感觉面试官都有点小紧张，哈哈。

二面
二叉树不递归如何遍历
说个知道的排序算法
讲解K均值的概念，以及如何改进算法不用选K
讲解项目
GBDT的原理
机器学习中的特征选择方法
正则化L1和L2的区别，以及在实际使用中如何用L1和L2
二面上来就是搞基础算法，然而我当时忙于机器学习竞赛根本没刷过题，说了排序的算法勉勉强强继续，开始了机器学习问题后才舒畅了很多，二面36分钟。

三面
了解哪些分类算法
GBDT和RF的不同点
LR与SVM的不同点
解决过拟合的方法
正则化L1和L2的区别
讲解项目
三面的面试时间最短，好像是二十几分钟，可能因为有个竞赛和其工作相关，一半时间在讲解竞赛。

HR面试
HR面试的具体内容没有记录，和网上说的HR面试应该差不多，看看你的性格、背景、意向等，当时面试的时候信号还不太好，一句话说了几次才可能听清楚。