【货拉拉暑期实习一面】2022.3.21
（1）自我介绍
（2）项目（自选一）：网络结构为啥用gru：gru优点；气象数据为什么放在最后（防止关键特征经过融合融合后而消失）；两万条数据会过拟合（数据量太小）：所以earlystop，dropout，batchnorm
数据有哪些特征，数据多少条，怎么来源（面试管觉得数据量太少，网络再简单也四五层，很容易过拟合）
（3）基础：adam优点，gdbt与randonforest方法对比，gdbt应用场合，gdbt的评价指标，损失函数；gdbt多树模型：不管分类回归都是求均值；randomforest是分类投票，回归求均值
gdbt树模型怎么防止过拟合，调节哪几个参数（数的个数，树的最大深度，每个叶子节点所包含的样本量）
（4）代码：三树之和
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