基础知识：
1、什么是有监督/无监督算法？
2、什么是过拟合/欠拟合，如何避免过拟合？
3、什么是交叉验证，什么是bagging/boosting？
常问算法：
LR、SVM、Random Forest、GBDT、KMeans、XGBoost以及简历中写到的算法。
算法细节：
1、LR的优势。
2、Random Forest里面的树是否修剪。
3、GBDT算法中梯度下降的求解公式。
4、KMeans算法的k如何选择。
算法描述：
1、给出KMeans/KNN算法的伪代码。
2、LR/SVM的推导公式。
其它：
1、算法的优劣比较。
2、L1/L2正则项比较。
3、online learning。
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