天津恒安标准人寿面试经验

#2023年3月15日#
Nlp training
Q1: 在职期间nlp最完整的，从数据收集、模型搭建、模型部署开始说起：

Q2：地址相似度是怎么实现的？双塔模型了解过吗？文本相似度是怎么实现的吧！

Q3：transformer你有了解过吗？说说chatgpt，gpt4吧！

Data analysisi（恒安标准人寿）：
Q1：自我介绍？说说你最了解的二分类模型吧，从简单到难？

Q2：说一说random forest以及xgboost?
首先这两个方法都属于集成学习范畴，即通过多个弱基学习器得到一个强基学习器。随机森林，是bagging的集成学习，随机体现在对样本进行随机抽取如从n个样本中选取每个样本进入决策树去学习。森林体现在有b个决策树，这些树之间是互不影响的是可以并行学习的，所以这样就导致不容易overfit，但是导致对于很难的样本就不是很容易区分。

Xgboost是一种boosting的集成学习方法。即第i+1个决策树是依赖于第i个决策树的基础上，基本原理对于分对的样本较小权重，分错的样本增加权重的思想。容易过拟合。每次要学习的目标是上次学习的残差，直到残差小到满足我们的要求或其他终止条件。思想不完全信任每一个棵残差树，我们认为每棵树只学到了真理的一小部分，累加的时候只累加一小部分，只有通过多学几棵树才能弥补不足。
算法流程
该算法其实是一个简单的弱分类算法提升过程，这个过程通过不断的训练，可以提高对数据的分类能力。整个过程如下所示：

先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器；
将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第二个弱分类器；
将1和2都分错了的样本加上其他的新样本构成另一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器；
最终经过提升的强分类器。即某个数据被分为哪一类要由各分类器权值决定。

Q3:roc曲线是什么？评分卡模型了解吗？

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