哈罗出行数据挖掘实习生电面题（一面二面）

（一面）

1、先自我介绍一下自己的背景和接触的项目；

2、如果一个数据没有明显的相关性还能放进去LSTM吗；

3、说一下过拟合解决办法；

4、说一下你最熟悉的一个模型；

5、说一下神经网络中怎么解决过拟合；

6、集成方法中的bagging和boosting的区别；

7、随机梯度下降和其他优化方法的区别；

8、口述逻辑回归公式；逻辑回归有什么优化方法吗；逻辑回归为啥用log

9如果你对你的SQL打分打多少分。有用户ID 和时间怎么写语句找到时间差；

10、白噪声

然后就是实习时间要求一周4天我说10号前估计只能3天后面可以天天来（估计凉

（二面）

1、线性回归的系数和高斯分布的均值方差有什么关系吗（求解答）

2、xgboost和GBDT区别

3、综合面比如平时兴趣爱好、10点上班7点下班 6点半给你个任务你怎么办、我看你修了机器学习和数据挖掘你能讲讲学了哪些模型吗

4、你是控制科学与工程的学生，你能说说你在这块和科班的有啥优缺点吗

5、x是常量 y是递增的可以去拟合吗

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