美团LBS部门 数据挖掘/机器学习工程师 一面凉经

1.简单介绍下自己和一个完整项目:数据处理，特征选择，模型选择到评价优化
2.根据介绍的项目开始问细节:怎么选取特征，怎么进行特征处理，SVM怎么解决多分类，一对多和一对一的优缺点，正则化的作用，SVM中正则化怎么起的作用，核函数有哪些，多项式核函数可以拟合无限维吗？为什么高斯核函数可以拟合无限维
3.介绍熟悉的深度学习模型，并介绍优缺点，简单介绍了Deepfm,Wide&Deep,YoutubeNet，PNN
4.BN中怎么处理训练集和测试集中均值，方差
5.介绍word2vector，负采样和softmax分别解决什么问题
6.手绘LSTM结构图，LSTM怎么解决梯度消失的?梯度消失还有哪些解决方法
7.模型中方差，偏差怎么定义的，偏差，方差和过拟合，欠拟合的关系，举例怎么解决LR模型的方差偏大问题
8.手撕代码:给定一个长度为n+1的数组，里面有n个数字，找出重复的那个数字，时间复杂度o(n)


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