2021大厂AI面试真题集：107题解析

"这份PDF文件包含了2021年大厂AI面试的多个问题和答案，涉及了京东、阿里、CVTE、vivo、明略科技、拼多多以及360等公司的面试题，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，包括逻辑回归、GBDT、XGBoost、损失函数、激活函数、F1 Score、TF-IDF、K-Means、谱聚类、蒸馏技术、Python内存优化、Pandas大数据处理、链表问题、背包问题以及熵和交叉熵等概念。" 在这些面试题中，我们可以提炼出一系列重要的AI相关知识点： 1. **逻辑回归**：是一种广泛使用的分类算法，其名称中的“回归”实际上是指它通过连续的线性函数预测概率，然后将这个概率值映射到离散的类别。 2. **编程题**：例如颜色分类（LeetCode75）和跳跃游戏（LeetCode55），这展示了面试者需要掌握基础的编程能力和算法实现能力。 3. **GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）**：是一种集成学习方法，基于弱学习器构建强学习器。基分类器通常使用决策树，分类时同样使用决策树。 4. **XGBoost**：是对GBDT的优化，改进包括二阶泰勒展开、稀疏数据优化、并行化处理等，提高了模型训练效率和精度。 5. **损失函数**：常见的有MSE（均方误差）和交叉熵，分类问题中通常使用交叉熵，因为它能更好地处理类别不平衡问题。 6. **F1 Score**：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。 7. **FM（Factorization Machines）与SVM（Support Vector Machine）**：FM是机器学习中的模型，用于处理高维稀疏数据，而SVM是一种经典的二分类模型，两者在处理数据和建模方式上有显著差异。 8. **随机森林**：随机性体现在特征选择和样本抽样上，增加了模型的多样性，降低了过拟合风险。 9. **蒸馏**：是知识迁移的一种形式，目的是将大模型（教师模型）的知识传授给小模型（学生模型），以达到简化模型但保持较高性能的效果。 10. **Python内存优化**：包括使用生成器、列表推导式、分块读取大文件等方式来减少内存占用。 11. **Pandas读取超大型文件**：可以使用`chunksize`参数分块读取，避免一次性加载整个文件导致内存溢出。 12. **链表问题**：如判断链表是否有环、寻找环的入口，这类问题考察了对链表结构的理解和操作技巧。 13. **0-1背包问题**：属于组合优化问题，通常使用动态规划求解。 14. **熵和交叉熵**：熵是衡量随机变量不确定性的一个度量，交叉熵则常用于损失函数，特别是训练分类模型时。 15. **梯度下降**：是优化算法的基础，用于求解目标函数的最小值，通过迭代更新参数来逼近最优解。 16. **KNN（K-Nearest Neighbors）**：基于实例的学习，k值的选择影响模型的复杂度和泛化能力，过大可能导致过拟合。 17. **GBDT与Bagging的区别**：GBDT是梯度提升的决策树，每个新树都专注于纠正前一棵树的错误，而Bagging是随机森林的基础，通过随机抽样构建多样化的子模型。 以上知识点都是面试中可能遇到的，对于准备AI面试的人来说，理解和掌握这些内容至关重要。