干货 | 携程秋招算法岗面试题分享！
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2021-12-19 02:16
问题1：Jieba分词的原理是什么
1. 首先用正则表达式将中文段落粗略的分成一个个句子。
2. 将每个句子构造成有向无环图，之后寻找最佳切分方案。
3. 最后对于连续的单字，采用HMM模型将其再次划分。
问题2：特征工程的常用方法
1. 对时间戳处理
2. 对离散型变量进行独热编码
3. 对连续型变量进行分箱/分区
4. 特征缩放
5. 特征选择
6. 特征衍生（特征交叉）
问题3：随机森林和GBDT区别
随机森林采用的bagging思想，而GBDT采用的boosting思想。这两种方法都是Bootstrap思想的应用，Bootstrap是一种有放回的抽样方法思想。虽然都是有放回的抽样，但二者的区别在于：Bagging采用有放回的均匀取样，而Boosting根据错误率来取样（Boosting初始化时对每一个训练样例赋相等的权重1／n，然后用该算法对训练集训练t轮，每次训练后，对训练失败的样例赋以较大的权重），因此Boosting的分类精度要优于Bagging。Bagging的训练集的选择是随机的，各训练集之间相互独立，弱分类器可并行，而Boosting的训练集的选择与前一轮的学习结果有关，是串行的。
组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树；而GBDT只能由回归树组成。
组成随机森林的树可以并行生成；而GBDT只能是串行生成。
对于最终的输出结果而言，随机森林采用多数投票等；而GBDT则是将所有结果累加起来，或者加权累加起来。
随机森林对异常值不敏感；GBDT对异常值非常敏感。
随机森林对训练集一视同仁；GBDT是基于权值的弱分类器的集成。
随机森林是通过减少模型方差提高性能；GBDT是通过减少模型偏差提高性能。
问题4：xgboost和lightgbm区别
1. 内存更小
XGBoost 使用预排序后需要记录特征值及其对应样本的统计值的索引，而 LightGBM 使用了直方图算法将特征值转变为 bin 值，且不需要记录特征到样本的索引，将空间复杂度大大降低，极大的减少了内存消耗；LightGBM 采用了直方图算法将存储特征值转变为存储 bin 值，降低了内存消耗；LightGBM 在训练过程中采用互斥特征捆绑算法减少了特征数量，降低了内存消耗。
2. 速度更快
LightGBM 采用了直方图算法将遍历样本转变为遍历直方图，极大的降低了时间复杂度；LightGBM 在训练过程中采用单边梯度算法过滤掉梯度小的样本，减少了大量的计算；LightGBM 采用了基于 Leaf-wise 算法的增长策略构建树，减少了很多不必要的计算量；LightGBM 采用优化后的特征并行、数据并行方法加速计算，当数据量非常大的时候还可以采用投票并行的策略；LightGBM 对缓存也进行了优化，增加了 Cache hit 的命中率。
问题5：LSTM的结构
解析：包括遗忘门，输入门和输出门三种。
GRU与LSTM区别
（1）LSTM和GRU的性能在很多任务上不分伯仲；
（2）GRU参数更少，因此更容易收敛，但是在大数据集的情况下，LSTM性能表现更好；
（3）GRU 只有两个门（update和reset），LSTM 有三个门（forget，input，output），GRU 直接将hidden state 传给下一个单元，而 LSTM 用memory cell 把hidden state 包装起来。
问题6：RNN BPTT的机制
BPTT（back-propagation through time）算法是常用的训练RNN的方法，其实本质还是BP算法，只不过RNN处理时间序列数据，所以要基于时间反向传播，故叫随时间反向传播。BPTT的中心思想和BP算法相同，沿着需要优化的参数的负梯度方向不断寻找更优的点直至收敛。综上所述，BPTT算法本质还是BP算法，BP算法本质还是梯度下降法。
问题7：RNN为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸
在RNN中经常遇到梯度消失和爆炸现象的原因：很难捕捉到长期的依赖关系，因为乘法梯度可以随着层的数量呈指数递减/递增。
问题8：sigmoid和softmax的区别
Softmax函数是二分类函数Sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。最大的区别在于softmax的计算的是一个比重，而sigmoid只是对每一个输出值进行非线性化。
问题9：描述下DeepFM模型
在处理CTR预估问题中，传统的方法有一个共同的缺点：对于低阶的组合特征，学习到的比较少；但是低阶特征对于CTR也非常重要，于是Google为了同时学习低阶和高阶组合特征，提出了 Wide&Deep 模型：混合了一个 线性模型（Wide part）和 Deep 模型 (Deep part)；这两部分模型需要不同的输入，其中Wide part部分的输入仍然依赖人工特征工程；
此时模型存在两个问题：
偏向于提取低阶或者高阶的组合特征，不能同时提取这两种类型的特征；
需要专业的领域知识来做特征工程；
DeepFM 在 Wide&Deep 的基础上进行改进，成功解决了上述这两个问题，并做了一些优化；
优点如下：
不需要预训练FM得到隐向量；
不需要人工特征工程；
能同时学习低阶和高阶的组合特征；
FM模块和Deep 模块共享 Feature Embedding 部分，可以更快、更精确的训练；
问题10：训练集、测试集和验证集的作用，训练的时候为什么要进行shuffle
首先用训练集训练出模型，然后用验证集验证模型（注意：这是一个中间过程，此时最好的模型还未选定），根据情况不断调整模型，选出其中最好的模型（验证误差用于指导我们选择哪个模型），记录最好的模型的各项设置，然后据此再用（训练集+验证集）数据训练出一个新模型，作为最终的模型，最后用测试集评估最终的模型。
进行shuffle：打乱数据之间的顺序，让数据随机化，避免过拟合
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