面经-字节跳动数据分析

本文详述了一次在字节跳动进行数据分析面试的经历,涵盖了机器学习、深度学习、损失函数、分类算法(如AdaBoost)、逻辑回归及其损失函数、Python编程以及SQL查询等方面的知识,同时也讨论了面试评价和个人优势。

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====================一面============================

1. 自我介绍

2. 壹账通实习主要工作

3. yolov3网络模型是什么样子的?

基于darknet-53的网络模型,从名字上看是有53层全连接层,中间还穿插着residual层

4. 调参都调的哪些参数?学习设置多少?

5. 机器学习分类算法的损失函数?

常用回归损失函数:

1.均方误差(MSE):计算真实值与预测值之间的距离平方和

2. 平均绝对误差:L1损失

分类损失函数

1. Hinge Loss/多分类 SVM 损失

2. 交叉熵函数(LR)

### 字节跳动算法实习生试相关信息 #### 试时间安排 字节跳动的算法实习生试通常分为多轮,每一轮的时间大约在一个小时左右[^1]。具体的试形式可能会因岗位的不同而有所差异。 #### 试题型分布 试的主要内容可以概括为以下几个方- **算法题** 算法题是字节跳动试中的重要部分,主要考察候选人的逻辑思维能力和编程能力。常见的题目类型包括但不限于动态规划、图论、字符串处理以及数据结构的应用等。例如,快速排序实现可以通过如下方式完成: ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr else: pivot = arr[len(arr) // 2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) ``` - **项目经验** 候选人会被要求详细介绍个人参与过的具体项目,尤其是涉及机器学习或推荐系统的相关内容。试官关注的重点在于项目的实际效果、技术难点以及解决方案的设计思路[^3]。 - **基础知识(八股文)** 这部分内容涵盖了计算机科学的基础概念和技术细节,比如操作系统原理、网络协议栈、数据库设计原则等。对于推荐算法方向的候选人来说,还需要熟悉模型评估指标,如精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1 Score),以及ROC曲线和AUC积的意义及其计算方法[^5]。 - **高级话题讨论** 如果进入较深的技术交流环节,则有可能涉及到更加复杂的主题,像XGBoost与LightGBM的工作机制对比分析、超参数调节策略探讨等方的知识点也会成为考核范围之一。 #### 失败案例反思 值得注意的是,并不是所有人都能顺利通过这些严格的筛选过程。有求职者分享了自己的失败经历,在未做好充分准备的情况下便匆忙参加了一场针对推荐算法职位的一次性试,最终未能成功晋级下一阶段[^2]。因此,提前做好针对性复习显得尤为重要。 --- ###
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