算法面试---算法面试该准备的知识点

 面试大概会考传统机器学习、深度学习、最优化、coding四个方面。

传统机器学习：
lr、svm、gmm、k means、隐马尔科夫、朴素贝叶斯

决策树，信息增益，基尼系数

ensemble method：bagging、stacking、boosting，具体的比如random forest、adaboost、gbdt等

如何进行feature selection

降维，比如pca、lda

bias vs variance

深度学习：
手推bp

梯度消失/爆炸原因，以及解决方法

各种loss，比如hinge loss、cross entropy loss等等
bn的原理
防止过拟合有哪些方法

im2col原理

最优化：
sgd
momentum
rmsprop
adam

拟牛顿法
拉格朗日乘子法、对偶问题、kkt条件

coding：

好好刷leetcode，牛客

主要题型如排序、双指针、dp、贪心、分治、递归、回溯、字符串、树、链表、trie、bfs、dfs等等