前言

以後關於校招的面經，全部以問題的形式寫在部落格裡面。校招季很忙，沒有那麼多時間去寫部落格，希望大家諒解。

面經

1、自我介紹

2、問簡歷上的專案，一個是模型壓縮方面的，一個是目標檢測方面的；

3、瞭解機器學習演算法嗎？說說隨機森林，SVM，GBDT演算法；

4、介紹一下LR；LR中存在很多稀疏的係數，你怎麼去控制；（這個不會，求大佬在下面留言）

5、剛剛你說了下SVM，那麼SVM為什麼要用核函式？

6、說說梯度下降法；

7、什麼是梯度彌散？要怎麼去解決這個問題？

8、OK，你用到了BN。那你介紹一下BN演算法；

9、決策樹；

10、過擬合問題、欠擬合問題；怎麼解決；有哪些正則項可以用；

11、AUC曲線；

12、除了現在你用到的演算法，你最近關注計算機視覺中的哪一個領域；

差不多就是這些，問的有很多比較基礎，但是回答的不好。