字节跳动—— 机器学习面试岗位
目录
一面
二面
HR面
一面
1.自我介绍，项目介绍
2.lightgbm GBDT xgb，问的超级细，可能持续了7 8分钟，XGB残差怎么用一次和二次梯度求，分裂点怎么求，思想原理是什么。XGB实际使用中重要的超参数，你们比赛中用的目标函数是什么，为什么lightgbm速度更快，其并行计算如何实现（这点没回答上）
3.bagging boosting 的区别，谁是更关注方差 ，谁是更关注偏差
4.如何防止过拟合,项目中用过哪些手段
5.W2V 的原理 ，两种生成方式，W2V的思想到底是什么，为什么要这样做，W2V的缺点，W2V中所用的softmax 比起普通softmax有何区别，为什么能减少计算量（我并不是搞自然语言的，这一波问的我有点捉襟见肘，只是勉强回答了，面试官很好，我没回答清楚地就给我讲，引导我）
6.embeding的方法 FM FFM deep FM
7.attention (毕竟是 a
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