58一面面试题总结

最新推荐文章于 2024-05-01 05:34:51 发布

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#机器学习 #算法 #面试

这篇博客总结了58集团面试中的关键问题，涉及机器学习算法如Xgboost、GBDT及其与决策树（ID3、C4.5、CART）的关系和过拟合解决方案。此外，还讨论了SVM在多分类问题中的应用及代码实现，包括快速排序和字符串转数字的异常处理技巧。

（1）Xgboost与GBDT的区别？

（2）讲一下GBDT算法？

（3）决策树中ID3、C4.5、CART算法一个一个讲解？

（4）ID3、C4.5、CART算法区别和联系？

（5）决策树是如何解决过拟合问题的？

（6）SVM如何解决过拟合问题？

（7）SVM如何做到多分类的？

（8）快速排序手写代码？

package interview;

public class interview_quicksort58 {

	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		int[] array = {9,5,8,4,7};
		Sort(array, 0, array.length-1);
		for(int i=0; i<array.length; i++) {
			System.out.print(array[i] +" ");
		}
	}

	public static void Sort(int[] array, int low, int hight) {
		if(low >= hight) {
			return;
		}
		int index = partition(array, low, hight);
		Sort(array, low, index-1);
		Sort(array, index+1, hight);
	}
	
	public static int partition(int[] array, int low, int hight) {
		int key = array[low];
		while (low < hight) {
			
			while (low < hight && array[hight] > key)
				hight--;
			array[low] = array[hight];
			
			while (low < hight && arr