美團營銷算法實習面試題9道|含解析

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問題1 、如何解決過擬合和欠擬合。

過擬 合（Overfitting）：

• 增加數據量：通過增加訓練數據來減少模型對特定數據的過度擬合。
• 簡化模型：減少模型的復雜度，可以通過減少特征數量、降低多項式次數等方式。
• 正則化：引入正則化項，如L1或L2正則化，以懲罰模型復雜度。

欠擬合（Underfitting）：

• 增加特征：添加更多有意義的特征，提高模型的表達能力。
• 增加模型復雜度：選擇更復雜的模型，如增加層數、節(jié)點數等。
• 減小正則化：減小正則化的程度，以允許模型更好地適應數據。

 問題 2、L1正則化和L2正則化的區(qū)別。 L1正則化：

• 增加的正則化項為權重向量的絕對值之和。
• 促使模型參數變得稀疏，即某些權重變?yōu)榱?，從而實現特征選擇的效果。

L2正則化：

• 增加的正則化項為權重向量的平方和。
• 通過減小權重的同時保持它們都非零，對權重進行平滑調整。

區(qū)別：

• L1正則化傾向于產生稀疏權重，對于特征選擇有利；
• L2正則化則更傾向于在所有特征上產生較小但非零的權重。

 問題 3、什么是交叉驗證。 一種評估模型性能的統(tǒng)計學方法，通常用于訓練樣本有限的情況。將數據集劃分為多個子集，多次訓練模型，并在每次訓練中使用不同的子集作為驗證集，其余作為訓練集。常見的交叉驗證方法包括k折交叉驗證和留一法。  問題 4、隨機森林的原理和它的作用。

原理：

• 由多個決策樹組成，每個決策樹基于隨機抽取的數據和特征進行訓練。
• 通過投票或平均等方式，集成多個樹的結果來提高模型的泛化能力。

作用：

• 防止過擬合，提高模型的魯棒性。
• 在處理大規(guī)模數據時，隨機森林能夠有效地進行并行化處理。
• 對于高維數據，具有較好的特征選擇能力。

  問題 5、三種決策樹的信息劃分準則。 ID3（信息增益）：使用信息熵來度量不確定性，選擇能夠最大程度減少不確定性的特征進行劃分。 C4.5（信息增益比）：在ID3的基礎上，引入對特征取值數目的懲罰，避免選擇取值較多的特征。 CART（基尼系數）：使用基尼系數來度量數據的純度，選擇能夠最小化基尼系數的特征進行劃分。  問題 6、集成學習中的bagging和boosting算法以及兩種的區(qū)別。 Bagging（Bootstrap Aggregating）：

• 并行訓練多個弱學習器，每個學習器使用隨機抽樣得到的數據集。
• 最終結果通過投票或平均等方式融合。

Boosting：

• 串行訓練多個弱學習器，每個學習器嘗試修正前一個學習器的錯誤。
• 每個學習器的權重與其表現相關，錯誤越大權重越大。

區(qū)別：Bagging的每個模型權重相等，Boosting的每個模型權重不同，取決于其性能。  問題 7、統(tǒng)計學中的P值是什么含義，如何通俗地解釋？ 含義：P值是在原假設為真的情況下，觀察到統(tǒng)計量或更極端情況的概率。 通俗解釋：P值表示了觀察到的數據在假設成立的情況下產生的可能性大小。較小的P值表明數據與假設的不一致性較大。  問題8、GBDT的原理。 梯度提升決策樹（Gradient Boosting Decision Trees）：通過迭代訓練弱學習器（一般是決策樹），每次訓練調整之前學習器的殘差，以逐步改進模型性能。通過梯度下降優(yōu)化損失函數。可以使用回歸損失函數或分類損失函數，如均方誤差或對數損失函數。  問題 9、編程題：有1元、4元、5元的硬幣，找到滿足15元的最少硬幣數量。

思路：動態(tài)規(guī)劃

代碼：

        
          
            def min_coins(amount):
          
        
        
              coins = [1, 4, 5]
        
        
              dp = [float('inf')] * (amount + 1)
        
        
              dp[0] = 0
        
        
              for coin in coins:
        
        
                  for i in range(coin, amount + 1):
        
        
                      dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1)
        
        
              return dp[amount]
        
        
          
            # 測試
          
        
        
          amount = 15
        
        
          result = min_coins(amount)
        
        
          print(f"找零 {amount} 元的最少硬幣數量為：{result}")
        
      

dp[i]表示找零i元所需的最少硬幣數量。通過遍歷硬幣面額，不斷更新dp數組，最終得到找零15元的最少硬幣數量。

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