数据挖掘面试十问（1）

1.GBDT与随机森林、xgboost比较？
2.L1和L2正则项，它们间的比较？
3.LR和SVM有什么区别？
4.LR的推导（损失函数及更新方式推导）以及lr参数的求解。
5.解释word2vec的原理以及哈夫曼树的改进？
6.特征向量的缺失值如何处理？
7.svm的推导过程（硬软间隔对偶的推导）？
8.特征选择的方法？
9.CNN、RNN、LSTM？
10.决策树C4.5 ID3 CART的区别？

最后编辑于：2018.03.17 20:48:39

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