微盟算法策略面试经历
微盟
step1：
1、为什么SVM使用核函数，但是其他的分类算法不用核函数。
2、L1正则为什么能够进行特征选择。从数学公式角度解释。
3、LFM矩阵分解公式推导
4、常见的优化算法有哪些
5、最小二乘公式推导
6、牛顿法公式
7、将根号x泰勒展开
8、写代码判断两棵二叉树是否一样
9、N个数选择出最大的K个数。
step2：
1、自我介绍
2、1->A,2->B,3->C,26->Z,AA->27,AB->28,……。写一个函数实现上述从数值到字符的转化。
3、现有若干用户过往点击广告的历史记录，判断本次用户可能点击的广告。
①选取你认为重要的特征
②选择你认为合适的模型
4、用过分词没有，了解分词理论吗？
5、如何优化KNN算法。
6、Hive中UDF、UDAF、UDTF区别
7、如何用MapReduce实现kmeans算法
8、谈做过的项目
还有很多问题不太记得了。面试官人很nice，给我分析了项目中的不足，公式推导中的一些错误。
投递淘天集团等公司10个岗位
