一面: 讲项目 特征选择的常用方法 bagging和boosting的区别 手推逻辑回归 过拟合的解决办法,以及在你的项目中怎么用的 L1和L2的区别 L1为什么能稀疏矩阵 L2为什么不能,L2为什么能解决过拟合 gbdt,xgboost模型的比较 lstm和Rnn区别 梯度消失的解决办法 手撕代码:链表反转 最大子序列和 智力题:马匹赛跑 25匹马,5个跑道,没有计时器,要找出前三名,最少要比多少场,答案是7 二面: 手推gbdt 手推xgboost 手撕代码两个有序数组,求其中位数,然后改进时间复杂度 ...