一份机器学习面经送给小伙伴，检测一下自己吧
送你小心心记得关注我哦！！
进入正文
送你一份贝壳机器学习的面经，学了那么久的机器学习，是不是想要迫不及待的测试一下自己的能力呢？想不想知道自己距离一份好的offer到底差距多远，看一下这份面经就知道啦！。
一面，基础面：
1.precision和recall的定义和公式；
2.不平衡数据集的适用指标有哪些；
3.AUC、ROC的定义、实际意义、画法；
4.画ROC曲线，依照曲线上某点解释意义；
5.除了修改mercy，还可以用哪些方法来处理不平衡数据集；
6.写贝叶斯公式，解释先验、似然、后验；
7.写vc dimension的公式，解释其意义、作用；
8.简单介绍神经网络和CNN，介绍一下CNN对NN的改进之处；
9.介绍inception、VGG、Resnet；
10.为什么VGG要使用小的kernel代替大kernel；
11.目标检测RCNN系列介绍；
补：介绍HMM模型，手推前向后向算法
12.手撕代码，剑指offer原题，分析时间复杂度；
13.场景应用题，我用了simnet解决；
14.simnet介绍；
15.有什么问题问他；
二面，感觉面能力：
1.自我介绍；
2.项目介绍；
3.挑了三个项目详细介绍了使用的方法、思路等等；
4.深度学习与传统方法的区别；
5.深度学习和机器学习各自的适用场景、举例说明；
6.在CV中用到的机器学习方法介绍；
7.对CV、NLP和ML的偏好、看法；
8.找工作时对公司哪个方面更加看重，为什么要来贝壳面试（汗）；
9.有什么问题问他；
三面hr面
姐姐超漂亮，一切和谐顺利，聊得很开心，感觉过了CVTE的hr面之后，其他公司的hr面都是so easy难度的。
四面是boss面，聊的项目和学校生活经历。
嗯...贝壳面试体验很好，但当时连现场的吃的都没好意思吃，饿着肚子面了一下午，更不用说搭讪了，后悔，没有去要小姐姐们的微信