节前，我们社群组织了一场技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学，针对新手如何机器学习算法、企业级落地场景、大模型的发展趋势与落地实践、新人该如何备考、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。

我们将面试题和经验汇总后，融入了我们的宝典合集中：

• 1、《机器学习算法实战宝典》正式发布！
• 2、《机器学习算法面试宝典》正式发布！

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今天我整理星球群一个同学的面试PDD的面试题，分享给大家，希望对后续找工作的有所帮助。喜欢记得点赞、收藏、关注。更多技术交流&面经学习，可以文末加入我们交流群。

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被pdd算法拷打了，面试官非常儒雅随和，虽然我在那胡言乱语 还是能给反馈= 可惜我太菜了

1. 自我介绍
2. 项目细节
3. PSM介绍
4. AB Test原理介绍
5. 概率分布是什么？几个常见的概率分布
6. 二项分布和泊松分布的关系（忘了 n大p小的时候二项分布近似泊松分布）
7. 泊松分布在日常生活中的应用（随口说了个公交车等车人数 记得好像泊松过程讲过？但是记不清了）
8. LR原理＆介绍
9. XGBOOST原理＆介绍
10. XGBOOST和随机森林分别适用于什么样的业务场景（直接开始乱说）
11. 神经网络了解程度，BP算法
12. 有没有出现过取数很慢，什么原因（数据倾斜？）
13. 数据倾斜的场景、原因、解决方法
14. 怎么判断是否是出现了数据倾斜
15. Mapreduce介绍
16. 大数据题 统计字符串表中出现的单词个数（裂开）
17. 算法题 跳箱子

技术交流

独学而无优则孤陋而寡闻，技术要学会交流、分享，不建议闭门造车。

建立了机器学习算法岗技术与面试交流群，面试真题、实战案例，均可加交流群获取，群友已超过2000人，添加时最好的备注方式为：来源+兴趣方向，方便找到志同道合的朋友。

方式①、微信搜索公众号：Python学习与数据挖掘，后台回复：交流
方式②、添加微信号：dkl88194，备注：交流

资料

我们打造了《数据分析算法实战案例宝典》，特点：从0到1轻松学习，方法论及原理、代码、案例应有尽有，所有案例都是按照这样的节奏进行表述。