部门介绍：用户借贷的信用评估之类的问题   用户画像 1min自我介绍 对机器学习哪些算法比较熟悉？ LR,SVM，树模型，模型集成 XGboost介绍，优缺点 有比较过效果差异吗？ 上课听过，实验做过，比赛和项目中没有用过。 XGboost和随机森林的对比。 XGboost中的行采样和列采样有什么用？ 加速&降低过拟合风险 过拟合和欠拟合分别怎么解决？ 实际使用中，处理的先后顺序？  先上小模型，一般欠拟合，加复杂度，发现过拟合，再正则化等。 机器学习和深度学习在处理过拟合时有什么区别？ DL需要数据量更大，数据问题更严重；各种结构设计，正则化技术和参数可供选择；early...