美團(tuán)營銷算法實習(xí)面試題9道|含解析

12本七月在線內(nèi)部電子書在文末，自取~

公眾號福利

??回復(fù)【100題】領(lǐng)取《名企AI面試100題》PDF

??回復(fù)【干貨資料】領(lǐng)取NLP、CV、ML等AI方向干貨資料

問題1 、如何解決過擬合和欠擬合。

過擬 合（Overfitting）：

• 增加數(shù)據(jù)量：通過增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)來減少模型對特定數(shù)據(jù)的過度擬合。
• 簡化模型：減少模型的復(fù)雜度，可以通過減少特征數(shù)量、降低多項式次數(shù)等方式。
• 正則化：引入正則化項，如L1或L2正則化，以懲罰模型復(fù)雜度。

欠擬合（Underfitting）：

• 增加特征：添加更多有意義的特征，提高模型的表達(dá)能力。
• 增加模型復(fù)雜度：選擇更復(fù)雜的模型，如增加層數(shù)、節(jié)點數(shù)等。
• 減小正則化：減小正則化的程度，以允許模型更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)。

 問題 2、L1正則化和L2正則化的區(qū)別。 L1正則化：

• 增加的正則化項為權(quán)重向量的絕對值之和。
• 促使模型參數(shù)變得稀疏，即某些權(quán)重變?yōu)榱悖瑥亩鴮崿F(xiàn)特征選擇的效果。

L2正則化：

• 增加的正則化項為權(quán)重向量的平方和。
• 通過減小權(quán)重的同時保持它們都非零，對權(quán)重進(jìn)行平滑調(diào)整。

區(qū)別：

• L1正則化傾向于產(chǎn)生稀疏權(quán)重，對于特征選擇有利；
• L2正則化則更傾向于在所有特征上產(chǎn)生較小但非零的權(quán)重。

 問題 3、什么是交叉驗證。 一種評估模型性能的統(tǒng)計學(xué)方法，通常用于訓(xùn)練樣本有限的情況。將數(shù)據(jù)集劃分為多個子集，多次訓(xùn)練模型，并在每次訓(xùn)練中使用不同的子集作為驗證集，其余作為訓(xùn)練集。常見的交叉驗證方法包括k折交叉驗證和留一法。  問題 4、隨機(jī)森林的原理和它的作用。

原理：

• 由多個決策樹組成，每個決策樹基于隨機(jī)抽取的數(shù)據(jù)和特征進(jìn)行訓(xùn)練。
• 通過投票或平均等方式，集成多個樹的結(jié)果來提高模型的泛化能力。

作用：

• 防止過擬合，提高模型的魯棒性。
• 在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，隨機(jī)森林能夠有效地進(jìn)行并行化處理。
• 對于高維數(shù)據(jù)，具有較好的特征選擇能力。

  問題 5、三種決策樹的信息劃分準(zhǔn)則。 ID3（信息增益）：使用信息熵來度量不確定性，選擇能夠最大程度減少不確定性的特征進(jìn)行劃分。 C4.5（信息增益比）：在ID3的基礎(chǔ)上，引入對特征取值數(shù)目的懲罰，避免選擇取值較多的特征。 CART（基尼系數(shù)）：使用基尼系數(shù)來度量數(shù)據(jù)的純度，選擇能夠最小化基尼系數(shù)的特征進(jìn)行劃分。  問題 6、集成學(xué)習(xí)中的bagging和boosting算法以及兩種的區(qū)別。 Bagging（Bootstrap Aggregating）：

• 并行訓(xùn)練多個弱學(xué)習(xí)器，每個學(xué)習(xí)器使用隨機(jī)抽樣得到的數(shù)據(jù)集。
• 最終結(jié)果通過投票或平均等方式融合。

Boosting：

• 串行訓(xùn)練多個弱學(xué)習(xí)器，每個學(xué)習(xí)器嘗試修正前一個學(xué)習(xí)器的錯誤。
• 每個學(xué)習(xí)器的權(quán)重與其表現(xiàn)相關(guān)，錯誤越大權(quán)重越大。

區(qū)別：Bagging的每個模型權(quán)重相等，Boosting的每個模型權(quán)重不同，取決于其性能。  問題 7、統(tǒng)計學(xué)中的P值是什么含義，如何通俗地解釋？ 含義：P值是在原假設(shè)為真的情況下，觀察到統(tǒng)計量或更極端情況的概率。 通俗解釋：P值表示了觀察到的數(shù)據(jù)在假設(shè)成立的情況下產(chǎn)生的可能性大小。較小的P值表明數(shù)據(jù)與假設(shè)的不一致性較大。  問題8、GBDT的原理。 梯度提升決策樹（Gradient Boosting Decision Trees）：通過迭代訓(xùn)練弱學(xué)習(xí)器（一般是決策樹），每次訓(xùn)練調(diào)整之前學(xué)習(xí)器的殘差，以逐步改進(jìn)模型性能。通過梯度下降優(yōu)化損失函數(shù)。可以使用回歸損失函數(shù)或分類損失函數(shù)，如均方誤差或?qū)?shù)損失函數(shù)。  問題 9、編程題：有1元、4元、5元的硬幣，找到滿足15元的最少硬幣數(shù)量。

思路：動態(tài)規(guī)劃

代碼：

        
          
            def min_coins(amount):
          
        
        
              coins = [1, 4, 5]
        
        
              dp = [float('inf')] * (amount + 1)
        
        
              dp[0] = 0
        
        
              for coin in coins:
        
        
                  for i in range(coin, amount + 1):
        
        
                      dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1)
        
        
              return dp[amount]
        
        
          
            # 測試
          
        
        
          amount = 15
        
        
          result = min_coins(amount)
        
        
          print(f"找零 {amount} 元的最少硬幣數(shù)量為：{result}")
        
      

dp[i]表示找零i元所需的最少硬幣數(shù)量。通過遍歷硬幣面額，不斷更新dp數(shù)組，最終得到找零15元的最少硬幣數(shù)量。

免費送

↓以下12本書電子版免費領(lǐng)，直接送↓

以上8本+《2022年Q4面試題-69道》、《2022年Q3面試題-83道》、《2023年Q1面試題-65道》、《2023年Q2面試題-103道》共12本， 免費送

掃碼回復(fù)【999】免費領(lǐng)12本電子書

      

（或 找七月在線其他老師領(lǐng)取 ）

點擊“ 閱讀原文 ”搶寵粉 福利 ~