阿里巴巴算法暑期实习面经
由于鹅厂已经拿到offer了，故企业金融和CBU我都没有选择进系统(都发来了邀请，企业金融二面应该也是过了)
企业金融：
一面（50min）：
1. 自我介绍
2. 问两个比赛，之间会穿插一些问题
3. CTR中为什么经常用LR？
4. GBDT的特征组合原理
5. LR里面，损失函数能不能把交叉熵换成MSE？
6. 深度学习里面解决梯度消失的办法
7. 决策树相比其他算法有什么优势？
8. 算法题一，买入股票问题，只能买卖一次求最大收益
9. 算法题二，01背包
10. 算法题三，01背包变形，每个物品都有容量和价值，假设物品被分为两类，要求第一类必须买到k1个，第二类必须买k2个，每种物品只能买一次，给定容量的情况下求最大价值。
2. 问两个比赛，之间会穿插一些问题
3. CTR中为什么经常用LR？
4. GBDT的特征组合原理
5. LR里面，损失函数能不能把交叉熵换成MSE？
6. 深度学习里面解决梯度消失的办法
7. 决策树相比其他算法有什么优势？
8. 算法题一，买入股票问题，只能买卖一次求最大收益
9. 算法题二，01背包
10. 算法题三，01背包变形，每个物品都有容量和价值，假设物品被分为两类，要求第一类必须买到k1个，第二类必须买k2个，每种物品只能买一次，给定容量的情况下求最大价值。
算法题是手撕，在阿里伯乐上面，等于一块白板，但是不用编译
二面（50min）：
1. 自我介绍
2. 问论文和比赛
3. Lgb，xgb相关的知识
4. 调参对于RF和xgb的区别
5. 比较熟悉哪些模型
6. 一道场景题，在有各种用户的数据，上网状态，手机型号，用户照片等数据的情况下，怎么判断支付是否存在欺诈？
没有算法题，问了一下理由她说一面的时候算法题这块已经考察过了
论文和比赛问的比较详细，也会问我XX方法感觉能不能用？不仅是在听我的做法。
另外这一面的师姐姿势水平相当高，听过比赛的赛题和我的方案后就能给出一些改进策略。
给的评价是觉得总体还可以，对于使用的工具都比较熟悉。但是知识面可能有点窄…
哎，场景题之前没复习过，有点懵orz
CBU：
一面（50min）：
这一面是个师姐，没有问基础知识和算法题，全程问论文和比赛的细节。
她的面试准则就是完全按照条例写的
1. 学历/基础知识
2. 比赛，项目
3. 科研
她说满足2条才能成为候选人，满足3条是优秀候选人
说我只满足1.5-2条？
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