最近面试的几个大厂算法面试题汇总
最近接受了一波社会毒打，几个大厂都经历了好几轮技术面试，面试形式有电话、语音、视频、现场面，内容主要集中在以往工作经历及项目经验、算法知识及理论、算法编程及工程能力、场景案例及分析，好在面试结果比较满意。本篇仅记录一些算法知识及理论的面试题，靠回忆，有遗漏。总结如下。
某程：
- 都用过哪些算法？应用最熟悉的是那个？
- 特征工程如何做？
- 介绍一下RF吧？
- LR相比树模型对数据有什么要求？
- 为什么有些算法需要剔除共线性？
- 距离算法了解哪些？余弦相似性相比K-means有什么区别？
- K-means的K如何选择的？聚类的效果如何评估？
- 为什么距离算法需要对数据进行归一化？树模型需要吗？为什么不需要？
- 树模型特征如何选择？
- 决策树如何处理缺失值？
- 介绍一下最常用的集成算法？
- RF可以对特征进行重要性评估的原理？
某东：
- LR的损失函数是什么？
- 交叉熵损失函数的表达式是什么？
- 不平衡数据如何处理？
- 如何消除过拟合？
- L1和L2范式分别要求的数据分布是什么？
- 介绍一下Adaboost和gbdt、Xgboost的区别？
- Adaboost对分错的样本给予更小的权重还是更大的权重？如何更新权重？
- 模型评估方法有哪些？业务上如何评估？
- 介绍一下ROC曲线？和P-R曲线的区别？
- P-R曲线为什么不能很好评估不均衡数据？
- 介绍一下A/Btest？业务上如何实施的？
- 介绍一下极大似然估计？
- 对后验概率了解多少？
- 了解深度学习吗？前沿的一些算法了解哪些？
- CNN和RNN相比DNN有什么区别？
- 哪些神经网络结构会发生权重共享？
- 为什么会出现梯度消失？
- 用过哪些深度学习框架？
- 平时都浏览什么网站？前沿知识主要获取途径是什么？
某里：
- 数据分析和数据挖掘有什么区别？
- 集成算法有哪些？分别介绍一下？
- 哪种模型最好？
- 什么是贝叶斯定理？朴素贝叶斯朴素在哪里？
- 哪些算法容易过拟合？如何处理过拟合？
- L1、L2正则之间有什么不同？
- 决策树算法对数据有什么要求？
- 决策树的整个构建过程？
- 决策树有哪些特征选择方法？区别是什么？
- 决策树如何进行剪枝？那种方法好？
- 集成学习为什么能够提高精度？除此之外还有什么优点？
- 完整介绍一下Adaboost?
- 更关注模型的精度还是模型的性能？如何均衡？
- 深度学习都了解哪些？详细介绍一下？
- 神经网络算法如何防止过拟合？
- 详细介绍一下dropout？
- 排序算法都有哪些？时间复杂度区别？
- 设计一个黑箱的文本分析器？说出思路即可
某滴：
- 特征工程进行了哪些处理？
- 正样本太少如何处理？
- 都尝试过哪些方法丰富正样本？
- 1:10的数据和1:1000的数据如何选择？如何处理？
- 用户裂变的时候如何应对重复裂变？
- 模型效果如何评估？在实际业务上如何评估？
- 如何降低过拟合？
- AUC除了通过ROC曲线来计算，还有没有别的计算方法？如何计算的？
- 决策树有几种？几种特征选择方法介绍一下？有什么区别？
- RF、Adaboost、Xgboost分别介绍一下？区别是什么？哪种算法好？
- bagging和boosting更偏向于哪个指标？偏差还是方差？
- RF相比Adaboost哪种决策树比较深？为什么？
- Xgboost和GBDT的区别？
- 聚类算法用过哪些？介绍一下kmeans？其它聚类算法了解吗？
- 推荐算法都有哪些？介绍一下协同过滤？
- 求 f ( x ) = 1 2 ( x + a ) 2 + ∣ x ∣ f(x)=\frac{1}{2}(x+a)^{2}+|x| f(x)=21(x+a)2+∣x∣ 的极值点及极值？
某美：
- 如何进行数据处理？
- 如何进行特征降维？
- 集成学习算法都用过哪些？集成学习的原理是什么？
- 介绍一下RF吧？它和其它集成学习算法有什么区别？
- 不均衡数据如何处理？
- 模型如何评估？
- 介绍一下ROC曲线？为什么需要AUC？
- ROU曲线和P-R曲线区别？
- 聚类算法如何确定聚类群体个数？
- 用过深度学习算法吗？介绍一下常用的深度学习算法？
- 可视化实现？用过哪些模块？
- 手推一下LR？
- 时间序列模型了解吗？缺失数据如何基于时间序列补齐？
某来：
- spark相比hadoop有什么区别？
- spark的优点和不足？
- 有哪些集群资源管理方式？用过哪些？
- spark的standalone和yarn模式的区别？
- 模型评估方法有哪些？实际工作中如何评估？
- 小样本学习了解吗？介绍一下
- 不均衡数据如何处理？
- 介绍一下集成学习算法？
- Xgboost和gbdt的区别？
- 优化方法有哪些？分别介绍一下
- SVM用过吗？损失函数是什么？是凸的吗？
- 解释对偶的概念？为什么需要对偶？
- LR损失函数是什么？是凸的吗？
- 聚类算法如何确定聚类数量？如何评估？
- 密度聚类了解吗？
- 正则化了解吗？
- L1范数为什么会输出稀疏矩阵？L2为什么不会？
- 什么是拉普拉斯分布？什么是高斯分布？两者的区别？
- 精准营销场景，更偏向于给人推物？还是给物找人？
欢迎补充。
最后，
项目复盘很重要，知识复盘也很重要。
Stay Hungry, Stay Foolish.
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