京東物流算法實習(xí)面試題7道|含解析
11本電子書放文末，自取~
1、GLM是什么？
GLM（Generalized Linear Model）是一種廣義線性模型，用于建立變量之間的關(guān)系。它將線性回歸模型推廣到更廣泛的數(shù)據(jù)分布，可以處理非正態(tài)分布的響應(yīng)變量，如二項分布（邏輯回歸）、泊松分布和伽瑪分布等。GLM結(jié)合線性模型和非線性函數(shù)，通過最大似然估計或廣義最小二乘估計來擬合模型參數(shù)。
2、SVM的原理？怎么找到最優(yōu)的線性分類器？支持向量是什么？
SVM（Support Vector Machine）是一種二分類模型，其原理是在特征空間中找到一個最優(yōu)的超平面，能夠最大化不同類別之間的間隔。SVM的目標(biāo)是找到一個能夠?qū)蓚€類別分開的超平面，并且使得離超平面最近的樣本點到該超平面的距離最大化，這些離超平面最近的樣本點稱為支持向量。
找到最優(yōu)的線性分類器的過程包括：
尋找最大間隔超平面：通過求解一個凸優(yōu)化問題，使得間隔最大化。
轉(zhuǎn)化為對偶問題：通過轉(zhuǎn)化為對偶問題，可以更高效地求解最優(yōu)化問題。
核技巧（Kernel Trick）：如果數(shù)據(jù)不是線性可分的，可以使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維特征空間，使其在高維空間中線性可分。
支持向量是訓(xùn)練過程中對于確定超平面位置最關(guān)鍵的樣本點，它們位于各個類別之間的邊界上，決定了超平面的位置和形狀。
3、介紹一下CNN？
CNN（Convolutional Neural Network，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是一種深度學(xué)習(xí)模型，主要用于圖像識別和計算機視覺任務(wù)。CNN通過卷積層、池化層和全連接層等組件，自動學(xué)習(xí)圖像的特征表示。
CNN的主要包括：
卷積層：通過卷積操作，提取圖像的局部特征，保留空間結(jié)構(gòu)信息。
池化層：通過降采樣操作，減少特征圖的維度，提取更加抽象和穩(wěn)定的特征。
全連接層：將特征圖轉(zhuǎn)化為向量，并通過全連接層進行分類或回歸。
4、CNN中的卷積到底指什么？舉個例子？
在CNN中，卷積（Convolution）指的是一種特殊的數(shù)學(xué)操作，用于提取圖像的局部特征。卷積操作基于濾波器（也稱為卷積核或特征檢測器），它通過滑動窗口在輸入圖像上進行計算。
具體來說，卷積操作將濾波器與輸入圖像的小區(qū)域進行逐元素相乘，并將結(jié)果相加，從而得到一個新的特征值。通過將濾波器在整個圖像上滑動，可以獲得一個特征圖，其中每個位置都對應(yīng)一個特征值。卷積操作可以保留圖像的空間結(jié)構(gòu)信息，并在不同位置共享參數(shù)，減少模型的參數(shù)量。
舉個例子，假設(shè)有一個3x3的濾波器和一個5x5的輸入圖像。卷積操作首先將濾波器的每個元素與輸入圖像的對應(yīng)區(qū)域的像素值進行相乘，然后將乘積結(jié)果相加，得到一個新的特征值。然后，濾波器在輸入圖像上移動一個像素，并重復(fù)這個過程，直到覆蓋整個輸入圖像。最終，得到一個3x3的特征圖，其中每個位置對應(yīng)一個特征值。
卷積操作在CNN中的重要性在于，通過多個卷積層的堆疊，可以提取不同層次的圖像特征，從低級的邊緣和紋理特征到高級的形狀和物體特征，以支持圖像分類、目標(biāo)檢測等計算機視覺任務(wù)。
5、介紹決策樹、信息熵？
決策樹（Decision Tree）是一種基于樹形結(jié)構(gòu)的機器學(xué)習(xí)算法，用于分類和回歸任務(wù)。它通過對輸入特征進行一系列的二分切分，構(gòu)建一個樹結(jié)構(gòu)來進行決策。
決策樹的構(gòu)建過程如下：
選擇最佳切分特征：通過計算特征的純度或不純度指標(biāo)，選擇最佳的特征來切分數(shù)據(jù)集。
切分數(shù)據(jù)集：根據(jù)選定的切分特征和閾值，將數(shù)據(jù)集劃分為兩個子集，每個子集將作為下一層決策樹的輸入。
遞歸構(gòu)建子樹：對每個子集，重復(fù)上述步驟，遞歸構(gòu)建子樹，直到滿足終止條件，如達到最大深度或樣本數(shù)量小于閾值。
預(yù)測和分類：根據(jù)構(gòu)建好的決策樹，對新的樣本進行預(yù)測或分類。通過沿著樹的路徑根據(jù)特征值進行判斷，最終到達葉子節(jié)點并輸出相應(yīng)的預(yù)測結(jié)果。
信息熵（Information Entropy）是衡量數(shù)據(jù)集純度或不確定性的度量指標(biāo)。在決策樹算法中，常用的純度指標(biāo)之一是信息熵。信息熵的計算公式如下：
H(X) = -Σ p(x) * log2(p(x))
其中，H(X)代表數(shù)據(jù)集X的信息熵，p(x)代表樣本屬于類別x的概率。
信息熵的值越大，表示數(shù)據(jù)集的不確定性越高，純度越低。決策樹通過選擇能夠最大程度降低信息熵的特征來進行切分，從而提高子集的純度。當(dāng)數(shù)據(jù)集的信息熵為0時，表示數(shù)據(jù)集完全純凈，所有樣本屬于同一類別。
決策樹算法的目標(biāo)是通過選擇最佳切分特征和閾值來構(gòu)建一個具有高純度的決策樹模型，以實現(xiàn)對新樣本的預(yù)測和分類。信息熵在此過程中起到了衡量數(shù)據(jù)純度的重要作用。
6、隨機森林“隨機”二字體現(xiàn)在什么地方？
在隨機森林（Random Forest）中，“隨機”二字體現(xiàn)在以下幾個方面：
隨機采樣：隨機森林通過從原始數(shù)據(jù)集中有放回地隨機采樣形成多個訓(xùn)練子集（bootstrap samples），用于構(gòu)建不同的決策樹。這樣做可以使得每個決策樹使用的樣本有所不同，增加模型的多樣性。
隨機特征選擇：在每個決策樹的節(jié)點切分時，隨機森林只考慮部分特征的子集進行切分。這樣可以確保每個決策樹對特征的使用略有差異，增加模型的多樣性，并減少特征之間的相關(guān)性。
隨機森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，它通過同時構(gòu)建多棵決策樹并基于集體投票或平均來做出最終預(yù)測。由于每棵決策樹都是通過隨機性的方式構(gòu)建的，隨機森林能夠減少過擬合風(fēng)險，并在處理大量數(shù)據(jù)和高維特征時表現(xiàn)良好。
7、介紹一下XGBoost，與GBDT相比有什么不同？
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一種梯度提升樹（Gradient Boosting Decision Trees）的優(yōu)化實現(xiàn)。它在GBDT的基礎(chǔ)上進行了改進和優(yōu)化，提供了更高的性能和可擴展性。
與傳統(tǒng)的GBDT相比，XGBoost具有以下不同之處：
正則化：XGBoost引入了正則化項，包括L1和L2正則化，以控制模型的復(fù)雜度，減少過擬合的風(fēng)險。
列采樣：XGBoost支持對特征進行列采樣，即在每棵樹的每次分裂時隨機選擇一部分特征。這樣可以減少特征之間的相關(guān)性，并增加模型的多樣性。
高效的并行處理：XGBoost通過使用多線程進行模型訓(xùn)練，同時支持在分布式環(huán)境中進行并行訓(xùn)練，以提高訓(xùn)練速度和效率。
特征重要性評估：XGBoost提供了一種可靠的方法來評估特征的重要性，根據(jù)特征在模型中的使用頻率和它們對預(yù)測結(jié)果的貢獻程度進行排序。
提升性能：XGBoost通過使用二階導(dǎo)數(shù)（Hessian）近似來更好地優(yōu)化損失函數(shù)，并采用分位數(shù)損失函數(shù)（Quantile Loss）等來應(yīng)對不平衡數(shù)據(jù)和異常值。
總之，XGBoost是GBDT的一種優(yōu)化實現(xiàn)，通過正則化、列采樣、并行處理和特征重要性評估等手段，提供了更高的性能和可擴展性。它在機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)競賽中廣泛應(yīng)用，具有出色的性能和魯棒性。
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