百度算法实习面经（三面合集）

一面：

1. XGBoost原理讲解

2. XGBoost只能用于数值的残差估计吗，可否用于特征

3. 随机森林如何保证每个树的随机性（数据、特征筛选，先随机筛选特征在取最优的）

4. 聊一下你知道的推荐系统的深度学习模型

5. MMoE如何保证每个专家的随机性（有共用的专家）

6. multi-head attention如何保证每个head的随机性（只有初始化）

7. bagging和boosting的区别

8. 最长递增子序列（用自己的编译器，所以要提前准备

二面：

1. 自我介绍

2. 项目介绍

3. 如何找到一个数组的中位数

4. 假设给你两个链表，如何找到公共节点，只能是Y字型的

5. 54张扑克牌抽出一红一黑的概率

6. 学习到有用的知识拓展：计算广告、跷跷板现象是啥、别的公司（美团、阿里）的广告业务

三面：

业务面试：

1. 自我介绍

2. 为何选择广告算法

3. 你的个人发展规划

4. 你希望公司能给你带来什么