阿里机器学习面试（高德地图）
首先是自我介绍，然后从自己最熟悉的项目开始，介绍项目过程，在此阶段，面试官会反复打断你，然后就里面的东西提出问题，所以一定要准备的非常仔细。会准备一个小黑板，给面试者写东西，我的面试问题是：
1.归一化的方法和公式
2.数据不均衡的处理方法
3.衡量特征与目标label之间关系的方法，如皮尔逊相关系数（公式），各种模型的feature importance。
4.随机森林得到的feature importance的原理
5.Batch Normalization的优缺点
6.介绍树的分叉原则，ID3，C4.5
7.介绍随机梯度下降法以及牛顿法的优缺点
8.介绍逻辑回归，并写出损失函数并推导随机梯度下降
9.gbdt与xgboost的相同点和不同点
10.冒泡排序
11.讲述一下xgboost的基本原理
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