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...

timeline1.13打电话约面1.20 一面 第二天约二面1.23 二面 过了一个周末约三面1.28 三面2.2 通知三面过 offer审批2.5 oc

继三月初因焦虑暑期➕自己的业务开发完没有事干小米离职之后，就开始疯狂补进度，重新看八股和重拾算法。又熟悉又陌生。高强度的复习（也算重学）也让我怀疑到底要不要再继续干技术。这些天完全是被公司们给推着走，暑期开放像下雨了一样一个接着一个。我也是来者不拒，一个接着一个的投，又担心投完了没hc，也担心投早了面试来了自己还没准备好。目前投了：字节、腾讯、虾皮、VIVO、OPPO、拼多多、携程。接到面试：字节（电话约面）、腾讯（直接面试邀约甩脸上，只有一个时间可选）、虾皮（电话约面，hr说不区分暑期日常，看最后转正hc，有uu懂的吗）希望现在做的每个决定以后都不会太后悔，希望最后能拿到一个让自己满意的offer吧。