1. 电商:
1)有序、无序数据如何预处理
2)如何观察数据,为了干什么
3)如果性能无法提升,该如何调整模型呢?
4)如何进行特征选择?
5)一个完整的工作流是怎样的
2. 金融风控:
1)除了网格搜索,还有哪些调参方法?
2)如果性能无法提升,该如何调整模型呢?
3)RF和xgboost哪个更容易过拟合
4)RF和xgboost哪个运算速度更快
5)xgboost如何防止过拟合
6)数据结构算法题:股票交易
7)你对我们的业务了解多少,你觉得我们是做什么工作的?
1. 电商:
1)有序、无序数据如何预处理
2)如何观察数据,为了干什么
3)如果性能无法提升,该如何调整模型呢?
4)如何进行特征选择?
5)一个完整的工作流是怎样的
2. 金融风控:
1)除了网格搜索,还有哪些调参方法?
2)如果性能无法提升,该如何调整模型呢?
3)RF和xgboost哪个更容易过拟合
4)RF和xgboost哪个运算速度更快
5)xgboost如何防止过拟合
6)数据结构算法题:股票交易
7)你对我们的业务了解多少,你觉得我们是做什么工作的?