刷题来准备面试。

一、手推逻辑回归

逻辑回归优化为什么用最大似然估计而不用最小二乘法？

最小二乘是非凸的，最大似然是可导凸的，更容易求得最优解

二、高效k-means

k-means是如何实现的呢？

最笨的方法：

对每个epoch，对每个数据点，对每个数据元素，计算余弦距离

向量化计算：

对每个epoch，对每个上三角矩阵的数据点，用向量化来计算余弦距离

k-d树加速

三、多分类focal loss