AIOps算法岗自省

1. 方差和偏差的区别
2. XGB原理
3. 防止过拟合的方法
4. 了解什么聚类算法，k-Means的缺点是什么
5. 了解Transformer的结构吗？
6. 有哪些优化器，Adam的原理？
7. 批归一化的作用？

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Niukkkkk

北京大学算法工程师

aiops找得到工作吗

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发布于 2024-01-23 14:00 北京

牛客4458996号

深圳大学 C++

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发布于 05-17 11:45 广东

牛客94328767号

中国科学院大学算法工程师

好兄弟最后做AIOPS了嘛

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发布于 2024-03-22 09:50 四川

I_wanna

楼主

门头沟学院测试开发

K-Means的缺点：比如拿DB-SCAN来距离，K-Means只能聚类严格抱成团的聚类，而没办法像DB-SCAN那样聚类成环的类。并且K-Means高度依赖初始设置的点。

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发布于 2023-09-25 21:52 湖南

I_wanna

楼主

门头沟学院测试开发

优化器：SGD，Adam，Rmsprop。Adam叫做动量法或者冲量法，提出的原因是：有时候学习率太大一步会走错很多，所以Adam舍弃了线性函数而采用多项式（该点的泰勒展开式）来更贴近目标。不仅如此，他还考虑了在正确的方向上尽可能地加速，在错误的方向上尽可能地减速：将某个梯度方向上的历史数据大小加权求和，如果很长一段时间梯度大小都大于0，那这个方向说明没有问题需要加速，而如果经常正负交替这说明可能方向错误，则需要放缓抖动。

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发布于 2023-09-25 21:51 湖南

I_wanna

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门头沟学院测试开发

防止过拟合：早停，正则化，dropout

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发布于 2023-09-25 21:47 湖南

I_wanna

楼主

门头沟学院测试开发

XGB原理：与GBDT对比起来讲，首先最大特色，GBDT是一阶导，但是XGB还会多求一个二阶导。然后XGB还支持并行（特征并行），在最开始就会计算出特征的分裂排序，不像GBDT需要不断重新排序。然后XGB还会对特征取子集，每次训练所用的特征不一样，训练量更小，也不容易过拟合。XGB的分类器有树还有线性分类器比如逻辑回归，线性回归，但是GBDT的分类器只有树。XGB有shrinkage策略，会不断衰减分类器性能。XGB即便有缺失值也能自动计算分裂方向但是GBDT不允许有缺失值。

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发布于 2023-09-25 21:46 湖南

I_wanna

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门头沟学院测试开发

首先，什么是方差什么是偏差？方差就是你预测结果（很多很多结果）之间的方差，代表每次学习结果差别有多大；偏差就是你预测结果和真实结果之间的差距有多大。然后这两个东西跟“过拟合”和“欠拟合”有啥关系呢？关系就是：泛化误差由方差、偏差^2和采集、模型误差构成，如果模型复杂度过高，则方差提高同时偏差降低，属于过拟合、如果模型复杂度过低，则方差降低而偏差提高，属于欠拟合。

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发布于 2023-09-19 19:56 湖南