面试

1.简介 逻辑回归是面试当中非常喜欢问到的一个机器学习算法，因为表面上看逻辑回归形式上很简单，很好掌握，但是一问起来就容易懵逼。所以在面试的时候给大家的第一个建议不要说自己精通逻辑回归，非常容易被问倒，从而减分。下面总结了一些平常我在作为面试官面试别人和被别人面试的时候，经常遇到的一些问题。 ...

1. 无监督和有监督的区别？ 有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性低。 ...

正则化也是校招中常考的题目之一，在去年的校招中，被问到了多次： 1、过拟合的解决方式有哪些，l1和l2正则化都有哪些不同，各自有什么优缺点(爱奇艺) 2、L1和L2正则化来避免过拟合是大家都知道的事情，而且我们都知道L1正则化可以得到稀疏解，L2正则化可以得到平滑解，这是为什么呢？ 3、L1和L2有什么区别，从数学角度解释L2为什么能提升模型的泛化能力。（美团） 4、L1和L2的区别，以及各自的使用场景（头条） ...

问题目录： 1、决策树的实现、ID3、C4.5、CART（贝壳） 2、CART回归树是怎么实现的？（贝壳） 3、CART分类树和ID3以及C4.5有什么区别（贝壳） 4、剪枝有哪几种方式（贝壳） 5、树集成模型有哪几种实现方式？（贝壳）boosting和bagging的区别是什么？（知乎、阿里） 6、随机森林的随机体现在哪些方面（贝壳、阿里） 7、AdaBoost是如何改变样本权重，GBDT分类树的基模型是？（贝壳） 8、gbdt,xgboost,lgbm的区别(百度、滴滴、阿里，头条) 9、bagging为什么能减小方差？（知乎） ...

本文主要受众为开发人员,所以不涉及到MySQL的服务部署等操作,且内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水。 前一阵系统的学习了一下MySQL,也有一些实际操作经验,偶然看到一篇和MySQL相关的面试文章,发现其中的一些问题自己也回答不好,虽然知识点大部分都知道,但是无法将知识串联起来。 ...

数据库表结构： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 create table user ( id int primary key, name varchar(20), sex varchar(5), index(name) )engine=innodb; select id,name where name='shenjian' select id,name,sex where name='shenjian' 多查询了一个属性，为何检索过程完全不同？ 什么是回表查询？ ...

ElasticSearch面试题 1.为什么要使用Elasticsearch? 因为在我们商城中的数据，将来会非常多，所以采用以往的模糊查询，模糊查询前置配置，会放弃索引，导致商品查询是全表扫面，在百万级别的数据库中，效率非常低下，而我们使用ES做一个全文索引，我们将经常查询的商品的某些字段，比如说商品名，描述、价格还有id这些字段我们放入我们索引库里，可以提高查询速度。 ...

基础篇 sparksql 如何加载metadata 任何的SQL引擎都是需要加载元数据的，不然，连执行计划都生成不了。 加载元数据总的来说分为两步: 加载元数据 创建会话连接Hive MetaStore 首先，Spark检测到我们没有设置spark.sql.warehouse.dir，然后就开始找我们在hite-site.xml中配置的hive.metastore.warehouse.dir。 ...