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第八篇 2021 年 7 月初，TPlink 算法工程师面试题 6 道！............................................................... 31
8.1 介绍下 K 近邻、kmeans 聚类算法......................................................................................... 31
8.2 介绍下随机森林和 SVM 算法................................................................................................ 32
8.3 Batch-norm 作用和参数...........................................................................................................33
8.4 L1/L2 的区别和作用................................................................................................................ 33
8.5 模型的加速与压缩...................................................................................................................33
8.6 两个链表存在交叉结点，怎么判断交叉点...........................................................................34
第九篇 2021 年 7 月 20 日 - 7 月 26 日，字节推荐算法面试题 10 道！............................................36
9.1 bert 蒸馏了解吗........................................................................................................................36
9.2 给你一些很稀疏的特征，用 LR 还是树模型........................................................................36
9.3 LR 的损失函数推导.................................................................................................................37
9.4 为什么分类用交叉熵不用 MSE（从梯度的角度想一下）................................................. 37
9.5 BERT 和 Roberta 的区别......................................................................................................... 38
9.6 分词方法 BPE 和 WordPiece 的区别...................................................................................... 38
9.7 残差网络有哪些作用？除了解决梯度消失？.......................................................................38
9.8 交叉熵损失，二分类交叉熵损失和极大似然什么关系？...................................................39
9.9 二叉树最大路径和（路径上的所有节点的价值和最大）...................................................40
9.10 写题：找数组中第 k 大的数，复杂度................................................................................. 41
第十篇 2021 年 7 月 16 日 ，腾讯 PGB，NLP 算法面试题 6 道！...................................................43
10.1 SVM 的 优化函数公式怎么写，代价函数是什么？.......................................................... 43
10.2 随机森林算法原理及优缺点？.............................................................................................43
10.3 XGBOOST 相对于 GDBT 最大的优势是什么.................................................................... 44
10.4 BERT 是怎么分词的？..........................................................................................................44
10.5 Word2Vec 的训练方式有哪两种？...................................................................................... 45
10.6 评估模型的指标都有什么，AUC 和 ROC 具体是什么，代表了什么属性？................. 45
第十一篇 2021 年 7 月 17 日，蔚来 NLP 算法工程师面试题 4 道！................................................ 46
11.1 你常用的优化算法？有什么特点？为什么？.....................................................................46
11.2 Kmeans 和 EM 算法？Kmeans 和 EM 算法很相似，类比一下？..................................... 47
11.3 圆上任选一条弦，其长度大于圆内接正三角形边长的概率为？.....................................47
11.4 判断一个链表是否是回文串.................................................................................................47
第十二篇 2021 年 7 月 18 日，虾皮北京提前批法算法工程师面试题 5 道！..................................49
12.1 删除链表倒数第 K 个节点.................................................................................................... 49
12.2 将数组划分为给定和为 k 的 2 部分。................................................................................. 51
12.3 二叉树的后序遍历（非递归）.............................................................................................52
12.4 怎么求特征重要性（GBDT RF 等）................................................................................... 53
12.5 梯度爆炸和梯度消失原因，解决方案.................................................................................53
第十三篇 2021 年 7 月 19 日，百度算法面试题 5 道！......................................................................55
13.1 过拟合 怎么解决....................................................................................................................55
13.2 朴素贝叶斯 为啥朴素............................................................................................................55
13.3 python 装饰器.........................................................................................................................55
13.4 python 生成器.........................................................................................................................56
13.5 L1 正则化与 L2 正则化的区别............................................................................................. 56
第十四篇 2021 年 9 月初，b 站-主站技术中心-算法开发面试题 5 道..............................................58
14.1 介绍 word2vec，负采样的细节............................................................................................ 58
