招联金融数分面试
投的是数据分析岗，面试官说他们做数据分析必须要掌握机器学习。
1.每种算法的一个适用场景
2.时间序列预测有哪些算法，为什么就选了LSTM
3.机器学习和深度学习，神经网络的适用场景
4.芝麻信用分是怎么得到的，需要什么数据，怎么对数据进行处理，采用什么算法。为什么这个算法适合做信用分。
5.项目中数据维度多大，数据量等
6.决策树，朴素贝叶斯，随机森林等有什么区别
7.xgboost,adboost区别
我太菜了
😔😔😔😔#招联金融##数据分析工程师##秋招##面经#
1.每种算法的一个适用场景
2.时间序列预测有哪些算法，为什么就选了LSTM
3.机器学习和深度学习，神经网络的适用场景
4.芝麻信用分是怎么得到的，需要什么数据，怎么对数据进行处理，采用什么算法。为什么这个算法适合做信用分。
5.项目中数据维度多大，数据量等
6.决策树，朴素贝叶斯，随机森林等有什么区别
7.xgboost,adboost区别
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投递乐鑫等公司8个岗位 >