数据挖掘/数据算法助理实习面试

本文针对机器学习面试者提供了详尽的准备指南,包括常见的机器学习算法原理、模型评估指标及优化技巧等内容。涵盖AUC、精准率、召回率等概念解析,以及特征选择、过拟合预防等实际操作建议。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

根据简历问了比赛相关的知识
1.比赛中是如何进行评测?解释一下AUC,并说明和精准率、召回率之间的关系
2.GBDT算法过程,GBDT中每棵树的目标是否一致
3.boosting和bagging的区别
4.特征多样本少的情况如何处理
5.什么叫过拟合,如何避免过拟合
6.正则项有哪些
7.解释L1和L2
数据结构

1.给出一个有序数组,找出相加等于给定值,且下标相差最大的两个数

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描述一个你最熟悉的机器学习算法

python和c的区别

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