2021大厂AI面试真题合集：涵盖逻辑回归、GBDT、XGBoost等

"这份文档包含了2021年第三季度多家知名大厂的AI面试题，包括京东、阿里、CVTE、vivo、明略科技和拼多多等公司的面试题目，覆盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、数据挖掘等多个领域的知识点，同时也包括了一些编程题目，如LeetCode的算法题。每个部分都提供了问题的答案和解析，帮助求职者准备面试。" 本文档详尽列出了多个AI相关职位的面试题目，涉及了多个关键知识点： 1. **逻辑回归**：逻辑回归是一种二分类算法，其名称中的“回归”源于它使用连续的线性回归输出通过sigmoid函数转化为概率，从而实现离散的分类决策。 2. **GBDT（梯度提升决策树）**：GBDT是一种集成学习方法，通过构建一系列弱分类器并逐步优化误差来提升模型性能。基分类器通常是决策树，分类时同样使用这些树的预测结果。 3. **XGBoost**：相比GBDT，XGBoost在优化方面有改进，如引入了正则化项减少过拟合，使用二阶泰勒展开加速训练，以及并行计算优化效率。 4. **损失函数与激活函数**：常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵等，其中交叉熵更适合分类问题；激活函数如ReLU、ELU用于神经网络中引入非线性。 5. **F1分数**：F1分数是精确率和召回率的调和平均数，用于评估分类任务的性能，尤其适合类别不平衡的情况。 6. **TF-IDF与K-means与谱聚类**：TF-IDF是一种文本特征提取方法，K-means是中心点聚类算法，谱聚类则基于图论，通过最小化类间距离最大化类内距离进行聚类。 7. **蒸馏**：知识蒸馏是将大型复杂模型（教师模型）的知识传授给小型模型（学生模型）的过程，以提高效率或防止过拟合。 8. **内存优化**：Python通过垃圾回收机制管理内存，但也可以通过数据结构优化、分块读取大文件等方式节省内存，pandas库提供了分块读取大文件的功能。 9. **链表问题**：链表环的检测和环的入口查找是常见面试题，可以使用快慢指针法解决。 10. **数据挖掘问题**：例如统计7的倍数或包含7的数字的个数，以及0-1背包问题，考察对数组操作和动态规划的理解。 11. **熵和交叉熵**：熵是衡量信息不确定性，交叉熵是衡量模型预测概率分布与真实分布之间的差异，常用于损失函数。 12. **KNN算法**：KNN是一种基于实例的学习，通过找到最近邻来决定分类，k值过大可能导致过拟合。 13. **梯度下降**：梯度下降是优化问题中常用的方法，通过沿着目标函数梯度的反方向更新参数以求极小值。 14. **GBDT与bagging**：GBDT是提升方法，每次迭代重点关注误分类样本，而bagging是随机抽样构建子模型，降低模型波动。 这些面试题涵盖了机器学习的基础理论、模型理解、算法实现、优化策略以及实际问题解决能力，对准备AI面试的求职者具有很高的参考价值。通过解答这些问题，求职者可以检验自己的知识掌握程度，同时加深对AI领域的理解。