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一面
1、xgboost和gbdt的区别？这方面问的很细，比如说xgboost可以并行加速是怎么进行的，每次分裂叶子节点是怎么决定特征和分裂点的。
2、LR手推，包括极大似然的概念，为什么极大似然的时候可以相乘，满足独立同分布？然后梯度下降更新权值，这里我自己自作主张的说了下mini-batch 梯度下降，SGD等，说手写过这里的代码，想展示下自己。
3、结合项目，讲下怎么进行特征选择，特征工程方面，比如说非数值型怎么处理，one-hot后维度高怎么。问你用的xgboost也许要对特征进行标准化吗？这里也考得xgboost吧，我感觉xgboost其实对特征的的预处理要求不是那么高，讲了下原理，就没再问了。
4、结合我的项目，用gan网络去噪，解释了下conditional gan的原理。损失函数的创新点。
5、画了下googlenet的结构。讲了下googlenet跟之前的网络的不同。
6、googlenet中为什么采用小的卷积核？答，两