哈喽，我是kk~
今儿和大家再分享一下有同学面试了蚂蚁的一个内容，非常受用。
无论是在校同学还是工作了的同学，都建议看看~
每天分享干货，记得关注~
1. 基础理论与算法
什么是过拟合和欠拟合？如何处理？
过拟合：模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上效果很差。处理方法：增加数据量、使用正则化、简化模型。 欠拟合：模型在训练数据上表现不好，说明模型复杂度不够。处理方法：增加特征、提高模型复杂度。
L1和L2正则化的优缺点？
L1：对权重加绝对值惩罚，能使部分权重为零，适合稀疏特征选择。 L2：对权重加平方惩罚，限制模型的复杂度，不会使权重变为零，更适合连续特征。
梯度下降与Mini-batch梯度下降的区别？
梯度下降：每次计算全数据集的梯度，收敛稳定但速度慢。 Mini-batch：每次用小批量数据更新，计算快且能逃离局部极小值，但噪声较大。
常见机器学习模型的优缺点？
决策树：易于解释，但容易过拟合。 随机森林：通过多棵树集成，减小过拟合风险，但计算量大。 SVM：对小数据集有效，但对大数据集和多分类问题较慢。 XGBoost：强大的提升树算法，精度高但计算开销较大。
常见深度学习模型及其应用场景？
CNN：图像处理，适合图像分类和识别。 RNN：序列数据处理，适合NLP、时间序列预测。 Transformer：自注意力模型，适合长序列NLP任务。
Attention机制的工作原理？
Attention机制通过权重分配来关注输入的不同部分，广泛用于NLP领域提升模型对长距离依赖的理解能力。
2. 实战经验与案例分析
如何处理数据不平衡？
可以采用过采样、欠采样、调整权重和使用生成模型（如SMOTE）等方法平衡数据。
缺失值和异常值处理方法？
缺失值：填充均值、中位数，或用模型预测填补。 异常值：用IQR或Z-score检测，并选择是否剔除或替代。
特征工程技巧？
类别型特征：用One-Hot Encoding或Label Encoding。One-Hot更适合无序分类特征，Label Encoding适合有序类别。
模型调参策略？
常用网格搜索和随机搜索，也可以结合贝叶斯优化进行更智能的调参。
Bagging和Boosting的区别？
Bagging：并行训练多模型，减小方差，如随机森林。 Boosting：序列训练，每次调整上一轮的错误，提升准确性，如XGBoost。
3. 业务理解与应用场景
反欺诈模型设计思路？
构建特征来反映交易行为，使用二分类模型判断是否为欺诈行为，并通过精确率、召回率评估。
推荐系统中常用算法？
基于协同过滤、内容推荐和混合推荐等方法，根据用户历史和相似用户做出推荐。
风控评分卡的原理？
评分卡将用户信息转换为信用分数，反映用户信用风险，用于贷款审批等金融业务。
4. 系统设计与大规模数据处理
如何处理海量数据？
采用分布式系统（如Spark、Hadoop）进行并行处理，提高效率。
实时流数据的处理？
使用流处理框架（如Flink、Kafka）处理实时数据，确保模型输出及时更新。
模型上线后的监控？
监控模型在生产环境的精度、召回率、输入分布等，预防数据分布变化导致模型失效。
好的，以下是关于候选人在论文阅读方面可能会被问到的问题，以及简要的解答示例：
5. 论文阅读与理解
请分享一篇你最近阅读的机器学习/深度学习领域的论文，简要介绍其内容和创新点。
最近我阅读了《Attention Is All You Need》这篇论文，该论文引入了Transformer架构，并提出了自注意力机制来取代RNN，使得模型可以并行处理长序列数据。论文的创新点在于消除了序列计算的限制，通过多头注意力机制提升了模型对长距离依赖的理解能力，极大提高了NLP任务的效率与精度。
你在工作中应用过的论文研究成果有哪些？
在项目中，我参考了XGBoost论文中的Gradient Boosting算法，用于构建我们的二分类模型，提高了模型的精确率和召回率。此外，还参考了深度残差网络（ResNet）的思路，改进了我们在图像识别任务中的模型结构，使模型在深层结构中保持较好的梯度传递效果。
你是如何将论文中的新方法或模型应用到实际业务中的？
在反欺诈场景中，我们参考了GAN（生成对抗网络）在异常检测中的应用，通过生成模型和判别模型的对抗训练生成模拟异常交易数据，用来扩充数据集，从而增强了模型的泛化能力，有效提升了模型对新型欺诈行为的检测效果。
这类问题可以帮助面试官了解候选人对技术前沿的关注度、学习能力，以及将学术成果转化为业务应用的能力。
6. 综合与行为面试
如何与非技术人员沟通？
使用非技术性语言，专注于业务影响和效果，使技术解释更易于理解。
自我提升的途径？
通过阅读最新研究论文、参加专业培训、线上课程和开源项目，持续学习前沿算法和技术。
下面是我们最近在和大家一起学习的内容，有兴趣可以扫码一起加入进来~
