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腾讯公司成立于1998年11月, 是目前中国最大的互联网综合服务提供商之一,也是中国服务用户最多的互联网企业之一。成立10多年以来,腾讯一直秉承一切以用户价值为依归的经营理念,始终处于稳健、高速发展的状态。2004年6月16日,腾讯公司在香港联交所主板公开上市(股票代号700)。
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数据挖掘的面试经验

腾讯IEG机器学习算法岗面经

面试地点:腾讯-深圳

一面:

1. 进程和线程的区别;

2. Xgboost如何处理缺失值;

3. Xgboost和gdbt区别;

4. Python多线程如何使用;

5. Python哪些函数用到了迭代器;

6. Xgboost并行化体现在哪。

二面:

1. 数学建模竞赛(目标函数怎么写的,怎么求解的,为什么能用这种方式求解);

2. 讲下模拟退火算法和贪婪算法;

3. 随机森林和gdbt的区别;

4. 随机森林为什么采用有放回的方式采样?为什么能降低方差?

5. 讲下Bootstrap抽样;

6. LR采用什么方式抽样?有放回还是无放回?为什么?

7. LR损失函数推导,为什么能这样构造?这个损失函数代表的含义;

8. 假设有正负两类样本,用LR去划分有什么缺陷?

9. LR和SVM比较;

10. L1和L2正则项的区别;

11. 对于线性模型,若初始化不同的w和b,加入L1和L2中的哪个正则项可以使得预测值更加稳定,为什么;

12. 讲下图计算,深度优先和广度优先比较;

13. 几个深度学习模型的原理(lstm、textcnn);

14. 撕代码(用深度优先)dict中查看某个值在不在key的value内。

面试官的问题:

Xgboost如何处理缺失值。

在寻找分裂节点的时候不会对该特征为missing的样本进行遍历统计,只对该列特征值为non-missing的样本上对应的特征值进行遍历。目的是为了减少为稀疏离散特征寻找split point的时间开销。处理时会分别将missing该特征值的样本分配到左叶子节点和右叶子节点,计算增益后选择增益大的方向进行分裂。若在训练的时候没有缺失值而预测时候出现缺失值,则默认自动将缺失值的划分方向放到右子树。

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