阿里淘天推荐算法一面面经
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1. 问实习项目,大约20mins
2. 对推荐模型了解多少?介绍下deepfm
3. 推荐和广告有什么区别?
4. L1和L2正则化的区别?为什么L1能产生稀疏解?
5. 介绍一下常用的注意力机制,什么场景适合self-attention?
6. attention和全连接有什么区别?
7. 介绍一下AUC的物理意义,如果在现在基础上,再增加一批全正样本,AUC值如何变化?
8. 手撕代码:字符串去空格
#校招# #面经# #推荐算法# #阿里巴巴# #淘宝#
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L1稀疏解原理
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NOoOo0B:举报了哥,你什么都没做错,后面忘了
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