滴滴CTO反作弊数据分析面经（凉）

一面记录：

  1. 线性回归分类变量怎么处理？答：哑变量，编码
  2. 相关性高的特征为什么要剔除？
    IV高啥的，有用信息会被屏蔽
  3. 相关性、因果性的区别理解
  4. 支付宝芝麻分，你会看哪些指标

二面记录：

  1. 正样本少怎么处理？
  2. L1 L2正则化
  3. GBDT XGBOOST的区别
  4. 300米高的一摞一元硬币，能否放到101514的立方体中？思路？
#面经##滴滴##数据分析师##校招#
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？？？！这都问的什么乱七八糟的
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发布于 2021-07-22 17:34

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