拼多多算法机器学习一二面面经
今天早上11点一面：
一面：机器学习的基础知识
介绍文章内容
代码题：数组实现二叉搜索树
逻辑回归概念，损失函数，优化方法除了梯度下降还有什么
LR损失函数：怎么用最大似然求损失函数
L1和L2的差别：
树：XGboost中正则化项的理解：
还有一些忘了。。
中午接到二面通知，下午四点二面
二面：
聊了比较久的文章内容，比如为什么选用SVM，为什么不用逻辑回归，SVM的核函数选择，为什么不用深度学习（面试官都喜欢问这个2333）
代码：二分查找
L1和L2区别
常见的非监督学习的方法：
研究生生涯最困难的事情：
还有一些忘了。。。。 总体感觉一面比较基础，二面开始强调项目或者文章内容，二面面完没啥把握，基本能答上来，也有几个问题回答得不好，哎。
希望能收到三面吧，还要继续加油！
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