算法工程师面试题目分享

1.GBDT和Xgboosting的区别，bagging和boosting的区别

（1）参考答案详见：https://blog.csdn.net/jackmcgradylee/article/details/77778001 （2）参考答案详见：https://blog.csdn.net/qq_23418043/article/details/82686117

2.词嵌入层原理

词向量也称为词嵌入，是指将词转换成为向量的形式。 word2vec从实现方法来看分为两个大的框架：一、Hierarchical Softmax模型框架；二、Negative Sampling模型框架。

3.过拟合处理办法

a.Early stopping b.Dropout c.正则化 d.数据集扩增 https://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49429629

4.逻辑回归损失函数

https://blog.csdn.net/weixin_41537599/article/details/80585201

5.lstm和gru的区别

https://blog.csdn.net/lreaderl/article/details/78022724 GRU作为LSTM的一种变体，将忘记门和输入门合成了一个单一的更新门。同样还混合了细胞状态和隐藏状态，加诸其他一些改动。最终的模型比标准的 LSTM 模型要简单，也是非常流行的变体。 使用LSTM的原因之一是解决RNN Deep Network的Gradient错误累积太多，以至于Gradient归零或者成为无穷大，所以无法继续进行优化的问题。GRU的构造更简单：比LSTM少一个gate，这样就少几个矩阵乘法。在训练数据很大的情况下GRU能节省很多时间。

6.激活函数有哪些？

sigmoid, tanh, Relu ,swish（性能优于Relu）,softmax等 http://www.360doc.com/content/17/1102/21/1489589_700400500.shtml

7.word2vec了解吗

有三层网络：Input层，一层隐藏层，output输出层

8.词向量编码

9.聚类算法如何确定聚类个数，以及选取聚类方法

https://www.jianshu.com/p/79bd982ea6c4?from=timeline

10.标准归一化的作用

a.加快收敛速度 b.提高预测精度