一点资讯算法一面
聊了近2个小时，老师很耐心
1、自我介绍
2、项目细节
3、lr与svm具体，svm损失函数
3、lr与fm区别，fm具体怎么做交叉的，如果lr也枚举各种特征交叉与fm有什么区别
4、xgboost树生成的原理
5、widedeep介绍，各个快特征输入格式
6、lstm
7、embedding作用
8、三道算法题
a、硬币组合最少次数
b、快排
c、长度1线段ab两个点随机取划分能组成三角形的概率
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