字节算法data 二面面经
HR跟面试官都很nice。出的题也很常规但因为基础不牢所以答得不是很好。
1. 自我介绍。
2. 手写K-means。
3. 看到一个项目是做GBDT预测，于是问GBDT与XGboost 的优劣点，GBDT节点分裂的具体原理等等。
4. l1 , l2 正则。
5. 又看到另一个项目是做LSTM ，于是问LSTM和RNN的区别， 遗忘门的具体实现等等。
6. 询问实习项目中的具体细节（数据预处理，特征清洗等等）。
7. 聊聊强化学习，DQN是否了解。
8. 注意到有一个推荐系统的项目，具体展开谈谈。如何解决冷启动问题。
9. 梯度消失和梯度爆炸。
10. 向面试官提问。
大概40min结束，大概率凉。
#面经#
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