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问题一：你常用的优化算法？有什么特点？为什么?

梯度下降：在一个方向上更新和调整模型的参数，来最小化损失函数。

随机梯度下降（Stochastic gradient descent，SGD）对每个训练样本进行参数更新，每次执行都进行一次更新，且执行速度更快。

为了避免SGD和标准梯度下降中存在的问题，一个改进方法为小批量梯度下降（Mini Batch Gradient Descent），因为对每个批次中的n个训练样本，这种方法只执行一次更新。

使用小批量梯度下降的优点是：

1. 可以减少参数更新的波动，最终得到效果更好和更稳定的收敛。
2. 还可以使用最新的深层学习库中通用的矩阵优化方法，使计算小批量数据的梯度更加高效。
3. 通常来说，小批量样本的大小范围是从50到256，可以根据实际问题而有所不同。
4. 在训练神经网络时，通常都会选择小批量梯度下降算法。

SGD方法中的高方差振荡使得网络很难稳定收敛，所以有研究者提出了一种称为动量（Momentum）的技术，通过优化相关方向的训练和弱化无关方向的振荡，来加速SGD训练。

Nesterov梯度加速法，通过使网络更新与误差函数的斜率相适应，并依次加速SGD，也可根据每个参数的重要性来调整和更新对应参数，以执行更大或更小的更新幅度。

AdaDelta方法是AdaGrad的延伸方法，它倾向于解决其学习率衰减的问题。Adadelta不是累积所有之前的平方梯度，而是将累积之前梯度的窗口限制到某个固定大小w。

Adam算法即自适应时刻估计方法（Adaptive Moment Estimation），能计算每个参数的自适应学习率。这个方法不仅存储了AdaDelta先前平方梯度的指数衰减平均值，而且保持了先前梯度M(t)的指数衰减平均值，这一点与动量类似。

Adagrad方法是通过参数来调整合适的学习率η，对稀疏参数进行大幅更新和对频繁参数进行小幅更新。因此，Adagrad方法非常适合处理稀疏数据。

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问题2：Kmeans 和 EM算法？Kmeans和EM算法很相似，类比一下？

K-means（K均值聚类）是一种基于中心的聚类算法，通过迭代，将样本分到K个类中，使每个样本与其所属类中心的距离之和最小。

EM的算法核心就是E步和M步（期望步和最大化步）

• 期望步（E-步）

给定当前的簇中心，每个对象都被指派到簇中心离该对象最近的簇。这里，期望每个对象都属于最近的簇。

• 最大化步（M-步）

给定簇指派，对于每·个簇，算法调整其中心，使得指派到该簇的对象到该新中心到的距离之和最小化。也就是说，将指派到一个簇的对象的相似度最大化。

问题3：圆上任选一条弦，其长度大于圆内接正三角形边长的概率为？

• 解法一：由于对称性，可预先指定弦的方向。作垂直于此方向的直径，只有交直径于1/4 点与 3/4点间的弦，其长才大于内接正三角形边长。所有交点是等可能的,则所求概率为1/2 。此时假定弦的中心在直径上均匀分布。
• 解法二：由于对称性，可预先固定弦的一端。仅当弦与过此端点的切线的交角在60°～ 120°之间，其长才合乎要求。所有方向是等可能的，则所求概率为1/3 。此时假定端点在圆周上均匀分布。
• 解法三：弦被其中点位置唯一确定。只有当弦的中点落在半径缩小了一半的同心圆内，其长才合乎要求。中点位置都是等可能的,则所求概率为1/4。此时假定弦长被其中心唯一确定。

可见，上述三个答案是针对三个不同样本空间引起的，它们都是正确的，贝特朗悖论引起人们注意，在定义概率时要事先明确指出样本空间是什么。

贝特朗悖论在普通高中中模拟概率时会出现。一般第一种答案（即”1/3“）使用较为广泛。

可参考：https://kechuang.org/t/51595

https://zhuanlan.zhihu.com/p/158679111

问题4：判断一个链表是否是回文串

思路：将值添加到数组中，翻转后进行比较。

将链表值添加到数组列表中，然后直接比较翻转前后是否相等。

时间复杂度：O(n)

空间复杂度：O(n)

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