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L1 和 L2 正則你怎么選？它們各自的效果與風險是什么，工程里你是怎么權衡的。

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樣本量不夠的時候你會怎么補？數(shù)據(jù)增強、半/自監(jiān)督、遷移學習、先驗約束、合成數(shù)據(jù)——你實際用過哪些，效果如何。

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常見的數(shù)據(jù)歸一化標準化方式你怎么選？不同方案的差異點與適用場景講清楚。

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Topk 和 Topp 采樣你怎么理解？兩者差異在哪，哪些場景更可控？最好結合你做過的生成推薦任務說。

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模型上線之后，評估閉環(huán)怎么搭？灰度 AB 怎么跑？監(jiān)控告警你怎么做，哪些指標最關鍵。.docx

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NLP中你做的數(shù)據(jù)增強里，哪幾種最穩(wěn)？給出量化對比和背后的原因。

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你做 CTR CVR CTCVR 聯(lián)合建模時，ESMM ESMM2 是怎么推導與工程落地的？線上到底帶來了什么收益。.docx

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把 BN 講透：原理是什么；訓練期和推理期用的統(tǒng)計量有何不同；跟 LN、GN 比，分別什么時候用、怎么取舍。.docx

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偏差和方差你怎么把握？結合你遇到的真實線上案例，怎么判斷是高偏差還是高方差，各怎么治。.docx

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Dropout 訓練和推理階段分別怎么用.docxDropout 訓練和推理階段分別怎么用、為什么這么用？跟 BN LN 放一起會有哪些相互影響，怎么擺放更穩(wěn)。給出一句話總結和詳細解.docx

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你實際用過哪些學習率策略？為什么要 warmup？拿一條你做過的收斂曲線說它起了什么作用，什么時候會失效。.docx

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回歸任務最后一層該怎么選激活？線性、Softplus、截斷、還是直接做分布建模？按不同業(yè)務約束說說你的選擇依據(jù)。.docx

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為什么樹模型一般不需要對特征進行標準化處理

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為什么一般預測模型要對特征進行標準化處理

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Kmeans和KNN有什么區(qū)別？Kmeans的k值如何選擇？

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GBDT、XGBoost、Random Forest、LightGBM分別是什么？它們的原理和區(qū)別是什么？

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常見的聚類算法有哪些？如何評價聚類效果？

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什么是梯度爆炸和梯度消失？它們的原因是什么？

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什么是信息熵、信息增益和信息增益比？它們在機器學習中有什么作用？

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神經(jīng)網(wǎng)絡常見的初始化方式有哪些

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機器學習和深度學習怎么區(qū)別

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什么是集成學習？它有哪些優(yōu)點？

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什么是Dropout？它的原理是什么？

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常見的正則化方法有哪些？它們的原理和作用是什么？

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