面经详情
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面试了职位:Java
感觉没戏
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
有收获
看中专业技能
模型
逻辑
表达式
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