京东物流算法实习面试题7道|含解析
11本电子书放文末，自取~
1、GLM是什么？
GLM（Generalized Linear Model）是一种广义线性模型，用于建立变量之间的关系。它将线性回归模型推广到更广泛的数据分布，可以处理非正态分布的响应变量，如二项分布（逻辑回归）、泊松分布和伽玛分布等。GLM结合线性模型和非线性函数，通过最大似然估计或广义最小二乘估计来拟合模型参数。
2、SVM的原理？怎么找到最优的线性分类器？支持向量是什么？
SVM（Support Vector Machine）是一种二分类模型，其原理是在特征空间中找到一个最优的超平面，能够最大化不同类别之间的间隔。SVM的目标是找到一个能够将两个类别分开的超平面，并且使得离超平面最近的样本点到该超平面的距离最大化，这些离超平面最近的样本点称为支持向量。
找到最优的线性分类器的过程包括：
寻找最大间隔超平面：通过求解一个凸优化问题，使得间隔最大化。
转化为对偶问题：通过转化为对偶问题，可以更高效地求解最优化问题。
核技巧（Kernel Trick）：如果数据不是线性可分的，可以使用核函数将数据映射到高维特征空间，使其在高维空间中线性可分。
支持向量是训练过程中对于确定超平面位置最关键的样本点，它们位于各个类别之间的边界上，决定了超平面的位置和形状。
3、介绍一下CNN？
CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组件，自动学习图像的特征表示。
CNN的主要包括：
卷积层：通过卷积操作，提取图像的局部特征，保留空间结构信息。
池化层：通过降采样操作，减少特征图的维度，提取更加抽象和稳定的特征。
全连接层：将特征图转化为向量，并通过全连接层进行分类或回归。
4、CNN中的卷积到底指什么？举个例子？
在CNN中，卷积（Convolution）指的是一种特殊的数学操作，用于提取图像的局部特征。卷积操作基于滤波器（也称为卷积核或特征检测器），它通过滑动窗口在输入图像上进行计算。
具体来说，卷积操作将滤波器与输入图像的小区域进行逐元素相乘，并将结果相加，从而得到一个新的特征值。通过将滤波器在整个图像上滑动，可以获得一个特征图，其中每个位置都对应一个特征值。卷积操作可以保留图像的空间结构信息，并在不同位置共享参数，减少模型的参数量。
举个例子，假设有一个3x3的滤波器和一个5x5的输入图像。卷积操作首先将滤波器的每个元素与输入图像的对应区域的像素值进行相乘，然后将乘积结果相加，得到一个新的特征值。然后，滤波器在输入图像上移动一个像素，并重复这个过程，直到覆盖整个输入图像。最终，得到一个3x3的特征图，其中每个位置对应一个特征值。
卷积操作在CNN中的重要性在于，通过多个卷积层的堆叠，可以提取不同层次的图像特征，从低级的边缘和纹理特征到高级的形状和物体特征，以支持图像分类、目标检测等计算机视觉任务。
5、介绍决策树、信息熵？
决策树（Decision Tree）是一种基于树形结构的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过对输入特征进行一系列的二分切分，构建一个树结构来进行决策。
决策树的构建过程如下：
选择最佳切分特征：通过计算特征的纯度或不纯度指标，选择最佳的特征来切分数据集。
切分数据集：根据选定的切分特征和阈值，将数据集划分为两个子集，每个子集将作为下一层决策树的输入。
递归构建子树：对每个子集，重复上述步骤，递归构建子树，直到满足终止条件，如达到最大深度或样本数量小于阈值。
预测和分类：根据构建好的决策树，对新的样本进行预测或分类。通过沿着树的路径根据特征值进行判断，最终到达叶子节点并输出相应的预测结果。
信息熵（Information Entropy）是衡量数据集纯度或不确定性的度量指标。在决策树算法中，常用的纯度指标之一是信息熵。信息熵的计算公式如下：
H(X) = -Σ p(x) * log2(p(x))
其中，H(X)代表数据集X的信息熵，p(x)代表样本属于类别x的概率。
信息熵的值越大，表示数据集的不确定性越高，纯度越低。决策树通过选择能够最大程度降低信息熵的特征来进行切分，从而提高子集的纯度。当数据集的信息熵为0时，表示数据集完全纯净，所有样本属于同一类别。
决策树算法的目标是通过选择最佳切分特征和阈值来构建一个具有高纯度的决策树模型，以实现对新样本的预测和分类。信息熵在此过程中起到了衡量数据纯度的重要作用。
6、随机森林“随机”二字体现在什么地方？
在随机森林（Random Forest）中，“随机”二字体现在以下几个方面：
随机采样：随机森林通过从原始数据集中有放回地随机采样形成多个训练子集（bootstrap samples），用于构建不同的决策树。这样做可以使得每个决策树使用的样本有所不同，增加模型的多样性。
随机特征选择：在每个决策树的节点切分时，随机森林只考虑部分特征的子集进行切分。这样可以确保每个决策树对特征的使用略有差异，增加模型的多样性，并减少特征之间的相关性。
随机森林是一种集成学习方法，它通过同时构建多棵决策树并基于集体投票或平均来做出最终预测。由于每棵决策树都是通过随机性的方式构建的，随机森林能够减少过拟合风险，并在处理大量数据和高维特征时表现良好。
7、介绍一下XGBoost，与GBDT相比有什么不同？
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种梯度提升树（Gradient Boosting Decision Trees）的优化实现。它在GBDT的基础上进行了改进和优化，提供了更高的性能和可扩展性。
与传统的GBDT相比，XGBoost具有以下不同之处：
正则化：XGBoost引入了正则化项，包括L1和L2正则化，以控制模型的复杂度，减少过拟合的风险。
列采样：XGBoost支持对特征进行列采样，即在每棵树的每次分裂时随机选择一部分特征。这样可以减少特征之间的相关性，并增加模型的多样性。
高效的并行处理：XGBoost通过使用多线程进行模型训练，同时支持在分布式环境中进行并行训练，以提高训练速度和效率。
特征重要性评估：XGBoost提供了一种可靠的方法来评估特征的重要性，根据特征在模型中的使用频率和它们对预测结果的贡献程度进行排序。
提升性能：XGBoost通过使用二阶导数（Hessian）近似来更好地优化损失函数，并采用分位数损失函数（Quantile Loss）等来应对不平衡数据和异常值。
总之，XGBoost是GBDT的一种优化实现，通过正则化、列采样、并行处理和特征重要性评估等手段，提供了更高的性能和可扩展性。它在机器学习和数据竞赛中广泛应用，具有出色的性能和鲁棒性。
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