百度

1.自我介绍； 2.你的项目用到了xgboost，请问你是如何做特征选择的； 3.二叉树中序非递归遍历； 4.gbdt和xgboost的区别； 5.请你谈一下梯度下降法，梯度下降法和牛顿法的区别； 6.请你讲一下xgboost中的直方图算法； 7.请问gbdt能做分类，回归，还是既能分类又能回归； 8.请你讲讲什么是过拟合； 9 请你讲讲防止过拟合的方法。 问的大多比较基础，很多和项目有关，但是有两个问题我忘了，没答上来。

3轮技术面试，第一轮上来先简单了解基本情况，然后开始写两道代码题目，leetcode 简单到中等难度，时长大概一个小时左右； 第二轮偏机器学习基础理论，问了逻辑回归，决策树，kmeans聚类等基础算法，需要手推公式，并写出伪代码。