搜索算法

搜广推校招面经八十二是的，L1 和 L2 都能防止过拟合：论文原文：Deep & Cross Networkfor Ad Click Predictions, KDD’2017, Google

搜广推校招面经八十一在多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）中，多个任务共享部分模型结构，以提升整体效果。然而，不同任务间存在任务冲突（Task Conflict）问题，即不同任务对参数的优化方向不一致，导致性能下降。

搜广推校招面经七十九x ′ = log ⁡ ( x ) 或 log ⁡ 10 ( x ) x' = \log(x) \quad \text{或} \quad \log_{10}(x) x′=log(x)或log10(x)

搜广推校招面经七十六核函数是一种用来计算数据在高维空间中内积的数学工具，不需要显式地进行维度变换，即可在原始空间中完成高维特征的计算。它是核技巧（Kernel Trick）的核心，使得某些线性模型（如 SVM）能在非线性空间中工作。

搜广推校招面经七十五给定训练集： { ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , . . . , ( x n , y n ) } , x i ∈ R d , y i ∈ { − 1 , + 1 } \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_n, y_n)\}, \quad x_i \in \mathbb{R}^d, \quad y_i \in \{-1, +1\} {(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},xi∈Rd,yi∈{−1,+1} 目标是找到一个线性分类

搜广推校招面经七十一矩阵分解在推荐系统中是一个非常核心的方法，尤其是在协同过滤(Collaborative Filtering) 中。我们可以通过用户对物品的评分行为来推测用户的喜好，从而推荐他们可能喜欢的内容。

搜广推校招面经七十见【搜广推校招面经五】见【搜广推校招号面经六十四】见【搜广推校招面经六十二】信息增益是一种用于特征选择的指标，广泛应用于构建决策树（如 ID3 算法）。它衡量的是某个特征 A 在对数据集 D 进行划分后，信息不确定性的减少量。信息增益的计算依赖两个核心概念：熵和条件熵。

搜广推校招面经六十六在 Transformer 结构中，由于模型没有内置的序列信息（不像 RNN 那样有时间步的顺序依赖），需要通过**位置编码（Positional Encoding, PE）**来提供位置信息，使得模型能够区分不同 token 的相对位置。

搜广推校招面经六十四逆天啊，上来就是暴击在推荐系统中，负样本通常是用户未交互的物品，但其中可能包含用户潜在感兴趣的物品（即硬负样本 Hard Negatives）。

搜广推校招面经六十二MoE（专家混合）是一种多专家（Multiple Experts）结构，通过多个子模型（专家，Expert）处理输入数据，并由一个门控网络（Gate Network）计算不同专家的权重进行组合。它能够提高模型的表达能力，并且在多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）和大规模神经网络训练中广泛应用。

搜广推校招面经六十一ANN 近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor Search）算法推荐算法（Recommendation Algorithm）和广告算法（Advertising Algorithm）在目标、数据输入、优化目标、应用场景等方面有较大不同，两者都涉及个性化推荐和用户行为预测

搜广推校招面经六十参考一篇文章入门Word2Vec见【搜广推校招面经四、搜广推校招面经五十二、搜广推校招面经五十七】不太理解为啥问这么多word2vec，索性直接整理一遍。

搜广推校招面经五十八Batch Normalization（批归一化，BN）是一种加速深度神经网络训练的技术，它通过对每个 mini-batch 计算均值和方差来归一化输入特征，从而稳定训练过程，减少梯度消失/梯度爆炸问题。

力扣hot100_二分查找(2)_python版本应用场景：换句话说：二分查找的目标是找到红蓝边界，即第一个满足条件的元素。

搜广推校招面经五十五双塔模型（Two-Tower Model）是一种常见的推荐系统或检索系统架构，尤其在处理大规模用户-物品交互数据时表现出色。

搜广推校招面经五十等宽分箱（Equal Width Binning）：等频分箱（Equal Frequency Binning）：

搜广推校招面经三十八在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。为了克服这些问题，Transformer采用了一系列技术：

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针对CSP-J/S的冲刺练习：Day 3 小结顺序搜索算法是一种简单直观的搜索算法。它通过逐个比较待搜索元素和数组中的元素，在找到匹配的元素或遍历完整个数组后返回结果。实现该算法的 C++ 代码如下：