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今天做了某厂 ML intern 的 OA，记录一下👇
🎯 考点总结
· 评估指标：Recall、FPR、混淆矩阵
· 偏差-方差：过拟合诊断、bias/variance 取舍（好几道题都绕着它转）
· 集成学习与树模型：bagging vs boosting、决策树分裂准则
· 神经网络：前向传播手算
· 算法：字符串解析 + 枚举/贪心
· ML 手写：不调包实现训练过程和概率模型
📚 之后怎么准备
复习概念的同时也要把算法用纯 Python 手写一遍。LeetCode也要刷起来。现在有些大厂的面试已经开始允许用 AI 写代码，不过我还没遇到。
有uu有群找实习一起刷题准备的可以一起 ML intern, research intern 我都投，打算着重准备这些方向：LLM, MLLM, post-training, RLHF。
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