1. xgboost 为什么叫梯度提升树因为它本质上就是：树：基学习器是 CART 回归树提升：一棵一棵往上加梯度：每一轮拟合的是损失函数对当前预测的负梯度普通提升树可以理解成拟合残差，XGBoost 是把“残差”推广成了更一般的梯度下降框架，而且用了二阶导信息，所以比传统 GBDT 更强。2. 知道什么概率模型？朴素贝叶斯，说一下贝叶斯的思想概率模型就是用概率分布描述数据和变量关系的模型，比如：朴素贝叶斯HMMCRFGMM贝叶斯网络贝叶斯思想就一句话：先验 + 数据 = 后验。公式：[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}]朴素贝叶斯做分类时，假设特征在给定类别下条件独...

26届目前四百沟通，五个面试，已面三个感觉面试官都是不太想通过的样子，而且都是实习转正的回答卡一下就感觉不想通过。

民办本，投了简历到现在没有一个约面，是我这个简历太垃圾了吗？各位大佬帮忙看一下有什么需要修改的

背景专升本+双非硕，春招目前拿到俩offer，都要提前实习：1.北京，实习240一天，转正11*14，一家小厂，规模只有20-99人，应该是做智能体这块2.广州，实习6k，转正10k，公司规模100-499人，公司业务貌似是做那种车载终端，然后今年新开了一个ai部门，说是老板很重视亲自带，然后面试是老板亲自面的，全程没问技术问题，反而在问学校是不是211，导师有没有什么title还有高考分数这种，然后岗位看上去像是做vibe coding。