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面试等最新动态
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Java面试一般，共2轮面试
基础知识面试官问连续特征离散化会有什么作用。其实我在介绍特征工程的时候没有涉及到连续特征离散化的，连续特征离散化后很显然会失去有序这样的特征，不太懂面试官的脑回路。
LR和决策树有哪些区别：
1、逻辑回归通常用于分类问题，决策树可回归、可分类。
2、逻辑回归是线性函数，决策树是非线性函数。
3、逻辑回归的表达式很简单，回归系数就确定了模型。决策树的形式就复杂了，叶子节点的范围+取值。两个模型在使用中都有很强的解释性。
4、逻辑回归可用于高维稀疏数据场景，比如ctr预估；决策树变量连续最好，类别变量的话，稀疏性不能太高。
5、逻辑回归的核心是sigmoid函数，具有无限可导的优点，常作为神经网络的激活函数。
6、在集成模型中，随机森林、GBDT以决策树为基模型，Boosting算法也可以用逻辑回归作为基模型。
如果工业上用的话选哪一个模型：LR，可以在线学习，模型实时更新（这个回答的还可以）算法题
LR和决策树有哪些区别：
1、逻辑回归通常用于分类问题，决策树可回归、可分类。
2、逻辑回归是线性函数，决策树是非线性函数。
3、逻辑回归的表达式很简单，回归系数就确定了模型。决策树的形式就复杂了，叶子节点的范围+取值。两个模型在使用中都有很强的解释性。
4、逻辑回归可用于高维稀疏数据场景，比如ctr预估；决策树变量连续最好，类别变量的话，稀疏性不能太高。
5、逻辑回归的核心是sigmoid函数，具有无限可导的优点，常作为神经网络的激活函数。
6、在集成模型中，随机森林、GBDT以决策树为基模型，Boosting算法也可以用逻辑回归作为基模型。
如果工业上用的话选哪一个模型：LR，可以在线学习，模型实时更新（这个回答的还可以）算法题
面试结果： 感觉没戏
面试难度： 有难度
面试感受： 一般
两年前
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