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xiaotret
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武汉大学
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算法工程师
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发布(4)
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xiaotret
2020-04-12 17:05
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算法工程师
腾讯- 后台策略安全-一面凉经
部门介绍:用户借贷的信用评估之类的问题 用户画像 1min自我介绍 对机器学习哪些算法比较熟悉? LR,SVM,树模型,模型集成 XGboost介绍,优缺点 有比较过效果差异吗? 上课听过,实验做过,比赛和项目中没有用过。 XGboost和随机森林的对比。 XGboost中的行采样和列采样有什么用? 加速&降低过拟合风险 过拟合和欠拟合分别怎么解决? 实际使用中,处理的先后顺序? 先上小模型,一般欠拟合,加复杂度,发现过拟合,再正则化等。 机器学习和深度学习在处理过拟合时有什么区别? DL需要数据量更大,数据问题更严重;各种结构设计,正则化技术和参数可供选择;early...
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xiaotret
2020-04-06 20:57
算法工程师
2020-04-06
在牛客打卡1天,今天也很努力鸭!
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xiaotret
2020-04-07 10:41
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算法工程师
牛客面经精华采集
一个商家。第一天看A商品和B商品的点击率。点击率公式是点击/曝光。然后,平均的是a的点击加b的点击/a的曝光加b的曝光。问,第二天发现,a的点击率和b的点击率上升了,但是平均的下降了。是什么原因,从哪些方面入手去解决这个问题 你说lr模型可解释性高,它的可解释性体现在哪里?是权重越大,可解释性就越强吗? 一个商家。第一天看A商品和B商品的点击率。点击率公式是点击/曝光。然后,平均的是a的点击加b的点击/a的曝光加b的曝光。问,第二天发现,a的点击率和b的点击率上升了,但是平均的下降了。是什么原因,从哪些方面入手去解决这个问题 比如我要针对一个指标,如mrr,ndcg这种,它是...
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xiaotret
2020-04-05 21:03
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算法工程师
腾讯微信搜一搜一面凉经
上来先用编辑器写两个题: 1. 64匹马,每次最多可以赛8匹,可以知道结果的相对顺序,测多少次可以选出前4名? 2. 二分类交叉熵和多分类交叉熵的公式; 然后: 知道的Sentence embedding的方式; 知道的正则化方法: 回答L1,L2; 介绍Dropout后,问缺点是什么?或者说,低层还是高层使用,为什么? 介绍BN后:问BN有什么缺陷?在模型中用过吗?回答效果不太好。分析原因? 了解Layer normalization吗?(这个应该才是想问的问题...
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