2022年4月中旬，美团CV岗实习面试题6道
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问题1：简单介绍gbdt算法的原理
GBDT是梯度提升决策树，是一种基于Boosting的算法，采用以决策树为基学习器的加法模型，通过不断拟合上一个弱学习器的残差，最终实现分类或回归的模型。关键在于利用损失函数的负梯度在当前模型的值作为残差的近似值，从而拟合一个回归树。
对于分类问题：常使用指数损失函数；对于回归问题：常使用平方误差损失函数（此时，其负梯度就是通常意义的残差），对于一般损失函数来说就是残差的近似。
无论损失函数是什么形式，每个决策树拟合的都是负梯度。准确的说，不是用负梯度代替残差，而是当损失函数是均方损失时，负梯度刚好是残差，残差只是特例。
问题2：pca属于有监督还是无监督
PCA 按有监督和无监督划分应该属于无监督学习，所以数据集有无 y 并不重要，只是改变样本 X 的属性(特征)维度。
问题3：介绍svm算法
是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机。
SVM可分为三种：
线性可分SVM
当训练数据线性可分时，通过最大化硬间隔（hard margin）可以学习得到一个线性分类器，即硬间隔SVM。
线性SVM
当训练数据不能线性可分但是近似线性可分时，通过最大化软间隔（soft margin）也可以学习到一个线性分类器，即软间隔SVM。
非线性SVM
当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧（kernel trick）和最大化软间隔，可以学习到一个非线性SVM。
SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。
SVM如何选择核函数
Linear核：主要用于线性可分的情形。参数少，速度快，对于一般数据，分类效果已经很理想了。
RBF核：主要用于线性不可分的情形。参数多，分类结果非常依赖于参数。有很多人是通过训练数据的交叉验证来寻找合适的参数，不过这个过程比较耗时。
问题4：介绍transformer算法
Transformer本身是一个典型的encoder-decoder模型，Encoder端和Decoder端均有6个Block，Encoder端的Block包括两个模块，多头self-attention模块以及一个前馈神经网络模块；Decoder端的Block包括三个模块，多头self-attention模块，多头Encoder-Decoder attention交互模块，以及一个前馈神经网络模块；需要注意：Encoder端和Decoder端中的每个模块都有残差层和Layer Normalization层。
问题5：layernorm和batchnorm的比较
Batch Normalization 是对这批样本的同一维度特征做归一化， Layer Normalization 是对这单个样本的所有维度特征做归一化。
区别：LN中同层神经元输入拥有相同的均值和方差，不同的输入样本有不同的均值和方差；
BN中则针对不同神经元输入计算均值和方差，同一个batch中的输入拥有相同的均值和方差。所以，LN不依赖于batch的大小和输入sequence的长度，因此可以用于batchsize为1和RNN中sequence的normalize操作。
问题6：Leetcode—两数之和
该题较为简单。
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