淘天算法一面面经

虽然难度不小，但是感觉面试官态度挺友好的，整个过程还是比较愉快的。

面试过程

1. 机器学习基础知识

• 相关性和独立性的概念
• 无偏估计的定义
• 马尔可夫过程的基本原理
• 重要度采样的实现方法

1. 项目经历

• 场景题：小明针对每个Item构造点击率特征，所用计算方法是点击率/曝光率，这样构造的特征有什么问题？（曝光次数少的样本特征取值存在问题），如何解决这一问题？
• CAN降低的是计算复杂度还是存储复杂度？如何理解？
• 稠密特征是如何加入DSIN架构中的？又是如何做交叉的？
• 你们是如何通过特征交叉发现One Epoch现象的？这其中联系是什么？如何实现的低频过滤？

1. 手撕代码

• 买卖股票变式题，涉及贪心算法和动态规划，非leetcode原题

总体来说，这次面试对基础知识和项目经验的考察非常全面，尤其是算法题的难度较高，需要有扎实的编程功底和灵活的思维能力。