【面試必備】通俗易懂的XGBoost、LightGBM、BERT、XLNet原理解析 | 附PDF下載

在非深度學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，基于GBDT算法的XGBoost、LightGBM等模型有著非常優(yōu)秀的性能，校招算法崗面試中“出鏡率”非常高。這些經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法不僅是數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽神器，在工業(yè)界中也被廣泛地使用。Microstrong最近負(fù)責(zé)使用GBDT、XGBoost等集成模型做推薦系統(tǒng)的點(diǎn)擊率預(yù)估（CTR），如果讓我當(dāng)面試官面試自己，那我會(huì)由淺入深依次考察：

• GBDT的原理（理論基礎(chǔ)）
• 決策樹節(jié)點(diǎn)分裂時(shí)如何選擇特征，寫出Gini index和Information Gain的公式并舉例說(shuō)明（理論基礎(chǔ)）
• 分類樹和回歸樹的區(qū)別是什么？（理論基礎(chǔ)）
• 與Random Forest作比較，并以此介紹什么是模型的Bias和Variance（理論基礎(chǔ)）
• GBDT里面的決策樹都是利用回歸樹解決分類和回歸問(wèn)題，請(qǐng)問(wèn)GBDT中利用回歸樹是怎么做到分類的？目標(biāo)（損失）函數(shù)是什么形式？（理論基礎(chǔ)）
• XGBoost的原理（理論基礎(chǔ)）
• XGBoost的參數(shù)調(diào)優(yōu)有哪些經(jīng)驗(yàn)（工程能力）
• XGBoost的正則化是如何實(shí)現(xiàn)的（工程能力）
• XGBoost的并行化部分是如何實(shí)現(xiàn)的（工程能力）
• 為什么GBDT預(yù)測(cè)點(diǎn)擊率一般都會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的過(guò)擬合現(xiàn)象（業(yè)務(wù)理解）
• 如果選用一種其它的模型替代XGBoost，你會(huì)選用什么？（業(yè)務(wù)理解和知識(shí)面）

我們通過(guò)上面的幾個(gè)問(wèn)題，考察了面試者理論基礎(chǔ)、工程能力以及對(duì)業(yè)務(wù)的理解，檢測(cè)面試者是否真的對(duì)GBDT、XGBoost有比較深入的理解。如果大家對(duì)上面的問(wèn)題還一知半解，貼心的Microstrong同學(xué)為大家整理了自己從回歸樹到GBDT、XGBoost再到LightGBM、CatBoost的原創(chuàng)算法解析文章：

• Regression Tree 回歸樹
• 深入理解提升樹（Boosting Tree）算法
• 梯度提升（Gradient Boosting）算法
• 深入理解GBDT回歸算法
• 【完善版】深入理解GBDT二分類算法
• 深入理解GBDT多分類算法
• 深入理解XGBoost
• 深入理解LightGBM
• 深入理解CatBoost

當(dāng)然，深度學(xué)習(xí)也是人工智能算法工程師必備的基礎(chǔ)技能。入行算法工程師后，怎樣提升我們的掘金能力呢？最核心的還是：技術(shù)硬，懂產(chǎn)品。

在目前鉆研的領(lǐng)域持續(xù)加碼，保持深耕，不斷學(xué)習(xí)和挖掘自身潛力。我們?cè)诳茖W(xué)煉丹的時(shí)候，都會(huì)用到Dropout或Batch Normalization（BN）等基本的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法。但是，深度學(xué)習(xí)技術(shù)并非一成不變，努力提升技術(shù)水平要成為一種習(xí)慣。最高水準(zhǔn)當(dāng)然是追逐最先進(jìn)的技術(shù)，比如，ELMo、Transformer、BERT和XLNet等明星模型。

如果讓我當(dāng)面試官去判斷一個(gè)面試者的深度學(xué)習(xí)水平，那我會(huì)由淺入深依次考察：

Dropout部分：

• 講Dropout的基本原理；（理論基礎(chǔ)）
• Dropout訓(xùn)練過(guò)程和預(yù)測(cè)過(guò)程分別如何保證一致性；（工程能力）
• Dropout本質(zhì)上的Bagging的思想；（理論基礎(chǔ)）
• Bagging思想和Boosting思想分別怎么解決模型的偏差和方差問(wèn)題；（理論基礎(chǔ)）
• 偏差和方差在模型的評(píng)估表現(xiàn)代表了什么；（理論基礎(chǔ)）

BN部分：

• 什么是BN？
• BN核心公式是什么？
• BN中均值、方差通過(guò)哪些維度計(jì)算得到？
• 訓(xùn)練與推理時(shí)BN中的均值、方差分別是什么？
• Batch Normalization的優(yōu)點(diǎn)？
• BN與Layer Normalization、Weight Normalization、Cosine Normalization、Instance Normalization、Group Normalization、Cross-Iteration Batch Normalization、Filter Response Normalization區(qū)別？

當(dāng)然，ELMo、Transformer、BERT和XLNet等較新的模型也會(huì)問(wèn)一下，考察面試者是否有Follow深度學(xué)習(xí)中最新的研究工作。同樣地，貼心的Microstrong同學(xué)為大家整理了自己關(guān)于上面問(wèn)題的學(xué)習(xí)筆記：

• 深度學(xué)習(xí)中的Batch Normalization
• 深度學(xué)習(xí)中Dropout原理解析
• 詞向量與ELMo模型
• Self-Attention與Transformer
• 從Transformer到BERT模型
• BERT模型精講
• 從BERT到ALBERT
• XLNet詳解

總之，一篇文章總結(jié)不完關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和推薦系統(tǒng)相關(guān)的所有面試題，Microstrong號(hào)主花時(shí)間分類整理了一下自己公眾號(hào)里的精華文章，制作成PDF電子書，分享給大家。

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