1.GCN公式推导来一遍,每个参数
2、GBDT和XGboost区别(具体点),为什么GBDT用负梯度当做残差,xgboost你讲讲,要详细,公式
3、xgboost为什么用二阶导
4、牛顿法公式推一遍、要公式
5、假设信息增益函数entropy(x,y),实现特征重要性的计算featureImportce(feature,label)(写代码)
6、用过哪些模型,说说,图自编码器、cnn等你了解深度学习模型
7、CTR怎么做的? MLR懂吗? 分词是啥?
8、了解FM、FFM吗
9、需要用归一化的模型有哪些
10、RF和GBDT区别、详细一点
11、CTR讲一下,大规模稀疏的特征怎么处理
12、怎么判断过拟合,有哪些方法,dropout和RF,dropout是随机的吗
13、模型的权重和特征的权重怎么处理
14、L1和L2正则,全部内容
15、对统计这一块了解吗? p值是什么
16、聚类算法,聚类怎么确定K值
17、AUC值在广告预测中的指标、NLP了解吗?
18、FM算法、FFM算法讲一讲
2、GBDT和XGboost区别(具体点),为什么GBDT用负梯度当做残差,xgboost你讲讲,要详细,公式
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5、假设信息增益函数entropy(x,y),实现特征重要性的计算featureImportce(feature,label)(写代码)
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12、怎么判断过拟合,有哪些方法,dropout和RF,dropout是随机的吗
13、模型的权重和特征的权重怎么处理
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15、对统计这一块了解吗? p值是什么
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18、FM算法、FFM算法讲一讲
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