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持更中。。。（最近电脑卡得要死）

主要focus在场景题上

一、

（1）垃圾邮件分类问题 1. 垃圾邮件分类特征？ 2. 训练集中99%非垃圾、1%垃圾，训练模型视为100%非垃圾，准确率？召回率？ 3. 在实际的应用场景中，尽可能地找回垃圾邮件，应该怎么办？ （2）求元素之和最大的子数组 （解答：dp） （3） 【从字符串流中随机选择一个字符串】 　　解题的核心是在幸存的字符串中挑选，并在过程中不断更新。 　　你打开文件并保存第一个字符串，此时有了一个备选字符串，并有100%的可能性选中它。保存这个字符串，继续读入下一个字符串，这样就有了2个备选字符串，选中每个的可能性都是50%。选中其中之一并保存，然后丢弃另一个。再读入下一个字符串，按照新字符串的33%原先幸存字符串67%的概率，在两者之间选择一个，然后保存新选中的字符串。 【扩展】 　　如何从字符串流中随机选取1000个字符串。 　　对于数据流中的前1000个关键字，显然都要放到数组中。 　　对于数据流中的的第n（n>1000）个关键字，我们知道这个关键字被随机选中的概率为1000/n。所以我们以1000/n的概率用这个关键字去替换数组中的随机一个。这样就可以保证所有关键字都以1000/n的概率被选中。 （3）蒙塔卡罗模拟 （4）CTR问题 1. 广告中的排序特征是one-hot好，还是标准化好（我觉得是标准化） 2. 初始值的设置：广告点击率的平均值or设为1 (我觉得是广告点击率的平均值） 3. 训练样本拟合较好而测试样本拟合较差的原因（过拟合，或者用到了label特征） 4. auc计算方式（ROC曲线下阴影面积）

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