节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。

针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

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春招真的很卷，想要春招上岸的同学，一定要认真准备起来了

今天给大家整理了40道算法工程师面试高频题，找算法工程师岗位的同学要码住认真看噢

✅ 面试题
1：请你说说回归问题可以设置支持向量机吗？
2：介绍一下SVM，遇到线性不可分怎么办，核函数有什么特点？
3：说一说xgboost和lightgbm的区别是什么？
4：谈一谈决策树的实现逻辑 信息增益、信息增益率公式？
5：卷积神经网络和全连接网络的根本不同之处在哪里？
6：请你说说RF和SVM的特点，评价？
7：请你说说CNN，RNN，LSTM，Transformer之间的优缺点？
8：Triplet Loss 怎么生成那三个点？
9：LSTM解决了RNN的什么问题，如何解决？
10：请你介绍一下SVM？
11：请你说说逻辑回归？
12：说说各种loss的书写？
13：SVM的loss是啥？
14：SVM的loss是啥？
15：RF和GBDT谁更容易过拟合，偏差和方差？
16：xgb的分类树也是用残差吗，不是的话是什么？
17：请你说说对于聚类算法的了解？
18：讲讲数据倾斜怎么处理？
19：请你说说SVM的优缺点？
20：LR和SVM的联系与区别？
21：请你说说RNN的原理？
22：xgb的boosting如何体现，有什么特殊含义？
23：过拟合有哪些，你会从哪方面调节？
32：用过哪些神经网络？如何调参？
33：用过哪些神经网络？如何调参？
34：LSTM的概念，LSTM有哪些变种以及BPTT（基于时间的反向传播）？
35：LR不使用MSE而使用交叉熵损失函数的原因？
36：目前有大量调参侠，你对此有什么看法？
37：说说CNN的优点、缺点？
38：讲一下item-CF怎么计算相似度，用什么优化？
39：CNN参数计算？
40：请你说说TFIDF的公式？
41：请你说说tfidf？
42：请你说说决策树？
43：Sigmoid函数？
44：介绍下pointnet++？
45：请你说说Attention Model？

技术交流

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