蚂蚁金服算法6面面经(攒rp)

发面经，攒RP，希望阿里能过7面，头条早点给结果。
楼主非专业码农，自学算法一年时间，本来打算等秋招结束后再写面经，然而自从12号面完头条三面，百度N面，腾讯三面，阿里6面后，就一直处在等结果的过程中，没有心思学习，其间收到了百度以及科大讯飞等公司的算法岗口头offer，对于阿里，我投的是蚂蚁金服算法岗，由于投递的人太多，我在第四面后内心就不抱希望了，虽然还有机会进入下一轮，但是感觉已经没戏成备胎了，下面把我经历的这几次面试算法相关的高频问题简单总结一下，希望能够帮助大家。
1.gbdt,xgboost,lgbm的区别(阿里，头条)
2.梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法区别(阿里)
3.SGD,ADAM区别(百度)
4.什么是梯度消失，饱和，如何改善(阿里)
5.lr的推导(腾讯)
6.SVM目标函数，为什么转为对偶(腾讯，百度)
7.定义class mlp(头条)
8.kd tree(腾讯)
9.FFM的优化(百度)
10.解释RESNET(百度，阿里)
11.mapreduce思想(腾讯)
12.解释BN(头条，百度)
13.非结构化文本处理方法(阿里)
14.bagging.boosting.stacking区别(阿里)
15.CNN与RNN的区别(阿里)
16.如何防止过拟合(头条)
对于面试风格，百度算法面试侧重于开发的内容，比如linux常用命令，c ，操作系统之类的知识，且必写代码。腾讯侧重于机器学习算法相关基础性知识一般考一个代码题左右。阿里侧重于思维，学习能力方面的考察，聊项目居多，代码题一般一个左右。头条就是代码 项目。
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