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Amber魔都
编辑于 2021-05-24 16:17
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携程机器学习实习(一面)

2021.5.24
1. kmeans算法
  • 如何选取k个点
  • kmeans++对kmeans的改进
2. svm算法:
  • 为什么要用核函数?
  • 高维空间线性可分, 低维空间空间就一定线性可分吗?
3. xgboost 和 gbdt 的区别有哪些?
4. pandas的考察
5. 梯度消失和梯度爆炸
6. 如何解决梯度消失?
7. 讲一下softmax
8. 决策树的特征是如何选择的?
9. 携程有个房间定价350, 每涨价一元就会损失0.5%的客户, 如何定价利益最大?

面试官人很好 ~

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