采访1MG.com DATA SCIENCE简介

总共给1MG做了4轮面试。

第一轮：电话轮

中级面试轮，我被问及朴素贝叶斯、贝叶斯定理、我的项目和卷积神经网络的简要工作。

第 2 轮：现场技术第 1 轮

在超过 1 小时的时间里，我被问及 DCGAN、损失函数、逻辑回归的深入知识、朴素贝叶斯分类器的工作、贝叶斯定理和总概率定理。损失函数均方误差、对数损失、均方对数误差被询问。很少有更多的主题/算法被要求了解我在该领域的知识。

问题：对于乳腺癌数据集，我应用了三种算法。一个决策树，我在测试集上获得 97% 的准确率，两个随机森林：98% 的准确率，三个朴素贝叶斯：92% 的准确率。其中哪个算法最好？

答：这些都不是，准确度那些不能说明哪种算法最好。精度和召回率也很重要。

该算法可能正确预测一个人没有癌症并且测试结果也是-ve，但这并不意味着它会预测一个人真正患有癌症时的+ve测试。

这种情况被称为准确性悖论。

第三轮：现场技术第二轮

在这里，我被问到可以在他们的平台中使用机器学习的应用程序部分。这是我的实用和应用知识测试仪。我已经彻底浏览了他们的网站和应用程序，所以我知道可以在哪里使用推荐部分，哪里可以使用关联规则方法。这里我们讨论了先验和 Fp-growth 树算法。

第 4 轮：人力资源轮

大约20分钟后，HR过来问了我一些关于我的问题。浏览了我的简历，并在 2 天内收到了选择消息。