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+* 1. 逻辑回归
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+ 1.1 请说出逻辑回归的损失函数，并且推导出逻辑回归损失函数梯度。
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+ 1.2 如果数据维度较大，比如上亿维度，逻辑回归应当怎样处理？
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+ 1.3 如果需要做在线计算该怎么办？
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+ 1.4 逻辑回归在什么情况下失效？
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+* 2. 朴素贝叶斯
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+ 2.1 请给出朴素贝叶斯方法的公式
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+ 2.2 请用代码实现朴素贝叶斯进行文本分类
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+* 3. SVM
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+ 3.1 请介绍 SVM 的原理
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+ 3.2 如果用 SVM 处理非线性数据该怎么办？
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+* 4. 决策树
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+ 4.1 请用代码实现决策树
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+ 4.2 决策树跟其他分类算法相比有什么优缺点？
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+* 5. Ensemble Method
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+ 5.1 请介绍随机森林的原理
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+ 5.2 请介绍 GBDT 的原理
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+ 5.3 请介绍 Adaboost 的原理
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+ 5.4 为什么对于很多问题 Ensemble Method 比单个算法分类器取得的效果更好？
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+6. K-Means
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+ 6.1 请用 Hadoop / Spark 实现并行版本的 k-means
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+ 6.2 K-means 与 Topic Model 是什么关系？
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+ 6.3 K-means 算法中如何选择 K，能不能不选择 K ?
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+7. Gaussian Mixture Model
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+ 7.1 请说明 GMM 的原理
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+ 7.2 GMM 最后如何判断某个点属于哪一类？
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+8. Topic Models
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+ 8.1 请说明 LDA 的基本原理
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+ 8.2 LDA 怎样选择 topic 的数量，能否不选择 topic 的数量？
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+* 9. 其他问题
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+ 9.1 请说明梯度下降与随机梯度下降的区别?
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+ 9.2 请问应当如何处理不均衡分类问题?
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+ 9.3 请问如何处理 bias-variance trade-off ?
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+第二部分 大数据算法基础编码能力题
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+1. 给定一个包含100万篇文档的文件夹，请用 Hadoop / Spark 统计文件夹中所有文档中每一个词出现的次数
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+2. 给定一个包含100万篇文档的文件夹，请用 Hadoop / Spark 统计共同出现在同一篇文档中的词对的个数
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+第三部分 推荐系统和用户画像
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+1. 协同过滤算法怎样解决稀疏性问题？
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+2. 推荐系统如何解决冷启动的问题？
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+3. 推荐系统如何解决马太效应？
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+4. 对于时效性强的推荐场景比如新闻推荐，该如何设计推荐系统？
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+5. 除了点击率，推荐系统还有哪些测评指标？设计推荐系统时该怎样设计？
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+6. 对于历史数据稀疏的推荐场景，比如电脑,家电和汽车的推荐，该怎么设计推荐系统？
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+7. 请介绍一下怎样使用混合模型设计推荐系统？在这方面你有哪些经验？
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+8. 请简单介绍一下排序学习在推荐系统中的应用
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+9. 请简单介绍一下 Factorization Machine
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+10. 你了解增强学习在推荐系统的应用吗？
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+11. 你了解深度学习在推荐系统中的应用吗？
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+12. 请简述用户画像的流程
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+13. 用户画像该怎样获得足够的训练样本？
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+14. 用户画像怎样扩大召回？
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