作为一名算法工程师，面试中常被问及的关键问题涵盖了回归分析、机器学习模型、深度学习技术等多个领域。下面我们将逐一探讨这些核心知识点。
在回归任务中，支持向量机（SVM）确实可以应用。SVM通过构造最优决策边界来处理线性不可分的问题，通过引入核函数（如线性核、多项式核、径向基核等）实现非线性映射，从而提高模型的表达能力。
尽管都是梯度提升算法，XGBoost和LightGBM各有特点。XGBoost强调列式计算，而LightGBM则采用了更高效的行式计算，减少了内存消耗。两者在模型复杂度和速度上存在微妙的平衡。
决策树的实现逻辑围绕信息增益（或信息增益率）展开，通过计算特征对目标变量的纯化能力来选择最优分裂点。信息增益公式衡量了划分后的纯度提升。
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CNN与全连接网络的根本区别在于CNN的局部连接和权重共享，使得它在图像处理上表现出色。RNN、LSTM和Transformer各有优势，如LSTM通过门控机制解决长序列问题，Transformer的自注意力机制则提供了全局上下文信息。
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过拟合与欠拟合是模型调优中的关键考量。RF和GBDT中，RF通过随机森林的集成策略降低了过拟合风险。参数调优涉及到理解MSE和交叉熵等loss函数，以及Adam优化器、BN等技术如何加速收敛。
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在自动驾驶领域，算法工程师需要对深度学习、点云处理、语义分割和SLAM（同时定位和建图）有深入理解。对于分布式学习框架，如Spark的transformation和action，以及分布式SGD的实现，也必不可少。
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技术不断迭代，Python工具如装饰器、生成器、数据处理库如pandas在实际项目中发挥着重要作用。对于模型选择，考虑的因素包括模型的适用性、性能、可解释性和可扩展性。