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。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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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)

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